Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino ...
Transcript of Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino ...
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA
POSTGRADO EN ZOOTECNIA Y GESTIÓN SOSTENIBLE
DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL
TESIS DOCTORAL
Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino Lechero de la
DOP “Queso Manchego”. Propuestas de Mejoras de
Viabilidad de las Explotaciones
DOCTORANDO
D. JOSE HUMBERTO RIVAS RANGEL
DIRECTORES DE TESIS
PROF. DR. ANTÓN GARCÍA MARTÍNEZ
PROF. DR. JOSÉ MANUEL PEREA MUÑOZ
CÓRDOBA, 2014
DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL
POSTGRADO EN ZOOTECNIA Y GESTIÓN SOSTENIBLE
Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino Lechero de la
DOP “Queso Manchego”. Propuestas de Mejoras de
Viabilidad de las Explotaciones
Tesis presentada por D. JOSE HUMBERTO RIVAS RANGEL para optar al grado de Doctor por la
Universidad de Córdoba (España)
Vº Bº
Director
Dr. Antón Rafael García Martínez
Vº Bº
Director
Dr. José Manuel Perea Muñoz
D. ANTÓN RAFAEL GARCÍA MARTINEZ, PROFESOR TITULAR DE UNIVERSIDAD DEL
DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL DE LA UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA.
INFORMA:
Que la tesis Doctoral titulada “Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino Lechero
de la DOP “Queso Manchego”. Propuestas de Mejoras de Viabilidad de las Explotaciones”,
que se recoge en la siguiente memoria y de la que es autor D. JOSE HUMBERTO RIVAS
RANGEL, ha sido realizada bajo mi dirección, cumpliendo las condiciones exigidas para que el
mismo pueda optar al Grado de Doctor por la Universidad de Córdoba
Lo que suscribo como director de dicho trabajo y a los efectos oportunos, en Córdoba a 10
de octubre del dos mil catorce.
Fdo. Dr. Antón Rafael García Martínez
D. JOSE MANUEL PEREA MUÑOZ, PROFESOR CONTRATADO DOCTOR DEL DEPARTAMENTO
DE PRODUCCIÓN ANIMAL DE LA UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA.
INFORMA:
Que la tesis Doctoral titulada “Nivel de Competitividad del Sistema Productivo Ovino Lechero
de la DOP “Queso Manchego”. Propuestas de Mejoras de Viabilidad de las Explotaciones”,
que se recoge en la siguiente memoria y de la que es autor Dº. JOSE HUMBERTO RIVAS
RANGEL, ha sido realizada bajo mi dirección, cumpliendo las condiciones exigidas para que el
mismo pueda optar al Grado de Doctor por la Universidad de Córdoba
Lo que suscribo como director de dicho trabajo y a los efectos oportunos, en Córdoba a 10
de octubre del dos mil catorce.
Fdo. Dr. José Manuel Perea Muñoz
TÍTULO DE LA TESIS:
NIVEL DE COMPETITIVIDAD DEL SISTEMA PRODUCTIVO OVINO LECHERO DE LA DOP “QUESO
MANCHEGO”. PROPUESTAS DE MEJORAS DE VIABILIDAD DE LAS EXPLOTACIONES
DOCTORANDO/A:
JOSE HUMBERTO RIVAS RANGEL
INFORME RAZONADO DEL/DE LOS DIRECTOR/ES DE LA TESIS (Se hará mención a la evolución y desarrollo de la tesis, así como a trabajos y publicaciones derivados de la misma).
Durante el desarrollo de la Tesis el doctorando ha adquirido las habilidades y competencias
necesarias para poder abordar la problemática del sector desde una doble perspectiva; por
una parte desde la orientación investigadora con toda su secuencia metodológica y por otra
parte la resolución de problemas sectoriales de modo solvente.
La Tesis plantea un objetivo novedoso y estratégico para el sector, como es la determinación
del nivel de gestión y viabilidad de los sistemas productivo cereal-ovino y se aplica una
metodología actual, para la cuantificación de la gestión y la determinación de las mejores
prácticas de manejo. Finalmente se proponen una serie de medidas técnicas, económicas y
organizativas que favorecen la viabilidad del sistema cereal-ovino en el largo plazo. La Tesis
cierra los distintos capítulos con una discusión global, que por una parte, compara este sistema
con los restantes sistemas lecheros de ovinos y por otro, compara los valores con los
existentes en otros sectores. La Tesis no constituye un cierre de la investigación sino un punto
de inicio ya que abre la metodología de análisis a otras fases del proceso y a otras dimensiones
de la empresa (ambiental, social y toma de decisiones).
La presente Tesis ha dado lugar a los siguientes trabajos:
Rivas, J., García, A., Toro-Mujica, P., Angón, E., Perea, J., Morantes, M., y Dios-Palomares, R.
2014. Caracterización técnica, social y comercial de las explotaciones ovinas
manchegas, centro-sur de España. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 5(3), 291-
306.
Rivas, J., Perea, J., Angón, E., Barba, C., Morantes, M., Dios-Palomares, R., García, A.
2014.Diversity in the Dry Land Mixed System and Viability of Dairy Sheep Farming.
Italian J Anim. Scienc. (En revisión).
Rivas, J., Morantes, M., De Pablos-Heredero, C., Perea, J., Bermejo, J.M., Dios-Palomares, R.,
García, A. 2014. Inventario tecnológico en las explotaciones ovinas lecheras de la
DOP “Queso Manchego”, Castilla-La Mancha, España. Rev. Yachana. (En revisión).
Rivas, J., De Pablos-Heredero, C., Angón, E., Perea, J., Dios-Palomares, R., Morantes, M.,
García, A. 2014. Relationship between technological innovation and the variability of
dairy sheep production in the Mancha, Spain. Book of abstracts of the 65th Annual
Meeting of the European Federation of Animal Science (EAAP). Copenhagen,
Dinamarca. 25-29 August 2014.
Rivas, J., De Pablos-Heredero C., Perea, J., Barba, C., Dios-Palomares, R., Morantes, M., García,
A. 2014. Adoption of technological packages in sheep farms of La Mancha, Spain.
Challenges in the future. Book of abstracts of the 65th Annual Meeting of the
European Federation of Animal Science (EAAP). Copenhagen, Dinamarca. 25-29
August 2014.
Rivas, J., García, A., Perea, J., Angón, E. y Barba, C. 2013. Reproductive performance of
Manchega dairy sheep farms in Castilla La Mancha (Spain): preliminary results. Book
of abstracts of the 64th Annual Meeting of the European Federation of Animal
Science (EAAP). Nº 19 (2013) Nantes, France. 26-30 August
Rivas, J., Perea, Angón, E., Toro-Mujica, P., Barba, C., and A. García. 2013. Typology of
Manchega dairy sheep farms in Castilla La Mancha (Spain): preliminary results. Book
of abstracts of the 64th Annual Meeting of the European Federation of Animal
Science (EAAP). Nº 19 (2013) Nantes, France. 26-30 August 2013.
Rivas, J., García, A., Perea, J., Angón E., Toro, P. 2013. Parámetros reproductivos de las
ganaderías de ovino manchego de la Comarca Natural de la Mancha, España. II
Congreso Científico de Investigadores en Formación Agroalimentaria de la CeiA3,
celebrado en Córdoba los días 9 y 10 de Abril de 2013.
Rivas, J., García, A., Perea, J y Angón, E. 2012. Caracterización de las explotaciones ovinas
lecheras en Castilla La Mancha. I Congreso Científico de Investigadores en Formación
Agroalimentaria de la CeiA3 y II Congreso Científico de Investigadores en Formación
de la Universidad de Córdoba, celebrado en Córdoba los días 8 y 9 de Mayo de 2012.
Por todo ello, se autoriza la presentación de la tesis doctoral.
Córdoba, __10__ de ___Octubre_____de 2014
Firma del/de los director/es
Fdo.: Antón Rafael García Martínez Fdo.: José Manuel Perea Muñoz
La tesis está enmarcada dentro del Proyecto de Investigación
Fundamental orientada a los recursos y tecnologías agrícolas en
coordinación con las Comunidades Autónomas del Instituto
Nacional Española de Investigación y Tecnología Agraria y
Alimentaria (RTA2011 - 00057 -C02- 02).
Asimismo para la realización de esta tesis doctoral, el doctorando
ha disfrutado de una beca del Consejo de Desarrollo Científico y
Humanístico de la Universidad Central de Venezuela (CDCH-UCV)
para la formación de personal docente e investigador.
1
Índice
Índice ................................................................................................................................................... 1
Índice de Tablas ................................................................................................................................... 5
Índice de Figuras .................................................................................................................................. 7
I.- INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 8
Introducción ...................................................................................................................................... 11
Objetivos ........................................................................................................................................... 17
General .............................................................................................................................................. 17
Específicos ......................................................................................................................................... 17
II.- RESULTADOS Y DISCUSIÓN .......................................................................................... 21
CAPÍTULO 1. CARACTERIZACIÓN DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN DEL OVINO LECHERO EN CASTILLA-
LA MANCHA, ESPAÑA ........................................................................................................................ 21
1.1. Introducción ............................................................................................................................... 21
1.2. Materiales y Métodos ................................................................................................................ 23
1.3. Resultados y Discusión ............................................................................................................... 25
1.3.1. Sistema ovino manchego ........................................................................................................ 25
1.3.2. Infraestructura ........................................................................................................................ 27
1.3.3. Aspectos sociales ..................................................................................................................... 27
1.3.4. Comercialización ..................................................................................................................... 28
1.3.5. Perspectiva de la explotación típica ........................................................................................ 30
1.4. Análisis de la dimensión y uso de tecnología ............................................................................. 30
1.4.1. Aspectos técnicos e infraestructura ........................................................................................ 30
1.4.2. Aspectos sociales ..................................................................................................................... 32
1.5. Consideraciones Finales ............................................................................................................. 33
1.6.- Conclusiones ............................................................................................................................. 34
CAPÍTULO 2. DIVERSIDAD DEL SISTEMA MIXTO CEREAL-OVINO SEGÚN INDICADORES
ESTRUCTURALES, ECONÓMICOS Y DE GESTIÓN................................................................................ 37
2.1. Introducción ............................................................................................................................... 37
2.2. Materiales y Métodos ............................................................................................................... 39
2.2.1. Área de estudio y recolección de los datos ............................................................................. 39
2.2.2. Análisis estadístico .................................................................................................................. 40
2.3. Resultados .................................................................................................................................. 42
2
2.3.1. El sistema ovino manchego ..................................................................................................... 42
2.3.2. Análisis de componentes principales ...................................................................................... 43
2.3.3. Análisis de conglomerados y establecimiento de la tipología ................................................ 44
2.4. Discusión .................................................................................................................................... 50
2.5. Conclusiones ............................................................................................................................... 52
CAPITULO 3
CAPÍTULO 3.1. INVENTARIO TECNOLÓGICO EN LAS EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS DE LA DOP
“QUESO MANCHEGO”, CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA .................................................................. 55
3.1.1. Introducción ............................................................................................................................ 55
3.1.2. Materiales y Métodos ............................................................................................................. 56
3.1.2.1. Área y población de estudio ................................................................................................. 56
3.1.2.2. Recolección de datos ............................................................................................................ 56
3.1.2.3. Análisis estadísticos .............................................................................................................. 57
3.1.3. Resultados ............................................................................................................................... 57
3.1.3.1. Identificación y adopción de tecnologías ............................................................................. 57
3.1.3.2. Asociación entre adopción de tecnologías y producción ..................................................... 59
3.1.3.3.- Efecto de las innovaciones en la producción de leche ....................................................... 60
3.1.4. Discusión ................................................................................................................................. 61
3.1.5. Conclusiones ............................................................................................................................ 64
CAPÍTULO 3.2. PAQUETES TECNOLÓGICOS Y SU RELACIÓN CON LA VARIABILIDAD DE LA
PRODUCCIÓN DE LAS EXPLOTACIONES DE OVINO MANCHEGO. CASO CASTILLA-LA MANCHA,
ESPAÑA .............................................................................................................................................. 65
3.2.1. Introducción ............................................................................................................................ 65
3.2.2 Materiales y métodos .............................................................................................................. 66
3.2.2.1. Marco conceptual de los paquetes tecnológicos ................................................................. 66
3.2.2.2. Paquetes tecnológicos .......................................................................................................... 67
3.2.3. Resultados y discusión............................................................................................................. 69
3.2.3.1. Sistema mixto cereal-ovino Manchego ................................................................................ 69
3.2.3.2. Generación de paquetes tecnológicos ................................................................................. 70
3.2.3.3. Relación de los paquetes tecnológicos y la variabilidad de la producción .......................... 72
3.2.3.4. Estrategia tecnológica y retos en el futuro .......................................................................... 74
3.2.4. Conclusiones ............................................................................................................................ 80
CAPÍTULO 4
CAPÍTULO 4.1. EVALUACIÓN DEL PROGRAMA DE GESTIÓN DE PROCESOS SOBRE EL RESULTADO Y
VIABILIDAD DE LAS EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS. ................................................................. 83
3
4.1.1. Introducción ............................................................................................................................ 83
4.1.2. Materiales y métodos .............................................................................................................. 85
4.1.2.1. Área de estudio y recogida de datos .................................................................................... 85
4.1.2.2. Programa de Gestión de Procesos (PGP) ............................................................................. 86
4.1.2.3. Resultado de explotación y viabilidad .................................................................................. 87
4.1.2.4. Análisis estadísticos .............................................................................................................. 88
4.1.3. Resultados ............................................................................................................................... 88
4.1.4. Discusión ................................................................................................................................. 91
4.1.5. Conclusiones ............................................................................................................................ 94
CAPÍTULO 4.2. INCIDENCIA DEL PROGRAMA DE GESTION DE PROCESOS EN LA VIABILIDAD DE LAS
EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS DE CASTILLA-LA MANCHA ....................................................... 99
4.2.1. Introducción ............................................................................................................................ 99
4.2.2. Metodología .......................................................................................................................... 100
4.2.2.2.Programa de Gestión de Procesos (PGP) ............................................................................ 100
4.2.2.3.Paquetes tecnológicos y viabilidad ..................................................................................... 101
4.2.2.4. Análisis estadísticos ............................................................................................................ 101
4.2.3. Resultados y discusión........................................................................................................... 102
4.2.3.2. Regression logística ............................................................................................................ 106
4.2.4. Conclusiones .......................................................................................................................... 108
III.- CONCLUSIONES ........................................................................................................ 109
IV.- RESUMEN ................................................................................................................ 113
V.- BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................... 117
VI.- ANEXOS ................................................................................................................... 135
ANEXO 1. VIABILIDAD DE EXPLOTACIONES GANADERAS DE OVINO MANCHEGO ......................................... 137
ANEXO 2. BASES METODOLÓGICAS PARA ESTIMAR LA HUELLA DE CARBONO EN OVINO LECHERO ............ 149
ANEXO 3 DISEÑO Y VALIDACIÓN DE UN PROTOCOLO DE EVALUACIÓN DE BIENESTAR ANIMAL EN GRANJAS
PARA EL OVINO LECHERO ............................................................................................................................... 167
5
Índice de Tablas
Tabla 1.1. Características técnicas de las explotaciones de ovino manchego ...................................... 25
Tabla 1.2. Variables cuantitativas (media ± EE1) de las explotaciones según la dimensión y el uso de
tecnología .............................................................................................................................................. 31
Tabla 2.1. Variables estructurales, de manejo y económicas de las explotaciones lecheras de ovino
Manchego .............................................................................................................................................. 41
Tabla 2.2. Componentes principales (CP) .............................................................................................. 43
Tabla 2.3. Comparación de explotaciones (media ± desviación estándar) ........................................... 47
Tabla 2.4. Frecuencia y comparación de la variables categóricas (%) .................................................. 48
Tabla 2.5. Comparación de las variables económicas (media ± desviación estándar) ......................... 49
Tabla 3.1.1.Adopción de tecnologías y producción de leche de acuerdo a aspectos sociales y
estructurales .......................................................................................................................................... 59
Tabla 3.1.2. Coeficientes de correlación entre variables productivas y la adopción de tecnología ..... 60
Tabla 3.2.1. Identificación de los paquetes tecnológicos ...................................................................... 71
Tabla 3.3.2. Coeficientes de correlación de Sperman entre paquetes tecnológicos y variables técnicas
............................................................................................................................................................... 73
Tabla 3.2.3. Efecto de los paquetes tecnológicos sobre la variabilidad de la producción y alimentación
externa .................................................................................................................................................. 74
Tabla 3.2.4. Estrategias de incorporación por paquetes tecnológicos ................................................. 75
Tabla 4.1.1. Caracterización de explotaciones ...................................................................................... 87
Table 4.1.2. Comparación de explotaciones de acuerdo al uso del programa de gestión de procesos
(media ± desviación estándar) .............................................................................................................. 95
Table 4.1.3 Uso del programa de gestión de procesos en las variables cualitatitas según tipo de
explotación ............................................................................................................................................ 96
Tabla 4.2.1. Comparación del uso del programa de gestión de procesos en las variables cualitatitas
............................................................................................................................................................. 103
Tabla 4.2.2. Comparación del uso del programa de gestión de procesos en las variables cuantitativas
............................................................................................................................................................. 104
Tabla 4.2.3. Proporciones de las variables incluidas en base a una regresión logística en la viabilidad
de las explotaciones ............................................................................................................................ 106
7
Índice de Figuras
Figura 1.1. Comarca natural de la Mancha (sombreado) en la Comunidad Autónoma de Castilla-La
Mancha, España .................................................................................................................................... 24
Figura 1.2. Canal de comercialización de la leche en las explotaciones de ovino lechero en Castilla-La
Mancha .................................................................................................................................................. 29
Figura 1.3. Principales problemas que enfrentan las explotaciones ovinas ......................................... 30
Figura 1.4. Factores internos y externos que impulsan o restringen el proceso productivo de las
explotaciones con ovino Manchego ...................................................................................................... 33
Figura 2.1. Posición de las explotaciones de acuerdo a los puntajes obtenidos para CP 1 y CP 2........ 44
Figura 3.1.1 Innovaciones identificadas y porcentaje de adopción tecnológica ................................... 58
Figura 3.1.2. Efecto del nivel de innovación tecnológica sobre la producción de leche (kg de
leche/oveja/lactación) ........................................................................................................................... 61
Figura 3.2.1. Marco conceptual en el desarrollo de paquetes tecnológicos ........................................ 67
Figura 3.2.2 Número de tecnologías identificadas, adoptadas y porcentaje de adopción por paquete
tecnológico ............................................................................................................................................ 72
Figura 4.1.1. Aplicación del PGP según paquete tecnológico en cada grupo de explotaciones ........... 97
Figura 4.2.1 Nivel de adopción tecnológica según uso del programa de gestión de procesos .......... 105
I.- Introducción
11
Introducción
El sector ovino lechero dispone a nivel mundial de un efectivo de 217.067.252 cabezas
(FAOSTAT, 2014), que se concentran fundamentalmente en la Cuenca Mediterránea y en los
países en vías de desarrollo. El ovino constituye un sector de gran importancia cualitativa
que favorece la fijación de la población rural (Riedel et al., 2007, Castel et al., 2011), la
conservación medioambiental (Lobley et al., 2009) y la elaboración de productos de alta
calidad circunscritos a ciertas regiones, y que contribuyen notablemente a su desarrollo
económico y social. Utilizan habitualmente marcas de calidad, tales como la denominación
de origen protegida (DOP) y la indicación geográfica protegida (IGP), (Bertozzi, 1995;
Fernández-Ibiza y Varo-García, 2009; Martínez et al., 2011).
España dispone de un censo de 2.850.000 ovejas destinadas a la producción de leche
(FAOSTAT, 2014) ocupando el séptimo puesto a nivel mundial y tercero en el contexto de la
Unión Europea (UE). En conjunto con la producción de leche de cabra representan según
datos estimados del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente para el 2012,
un 25% del valor de la producción láctea nacional lo que supone un total de 715 millones de
euros, equivalente al 4,8 y 1,6% de la producción final ganadera y agraria, respectivamente
(MAGRAMA, 2013).
La producción de leche de oveja en España tiene una sólida base histórica, social y
económica que se fundamenta en el uso de sistemas tradicionales; explotación de razas
autóctonas de aptitud mixta y aprovechamiento de pastos naturales y residuos de cosecha.
Se localizan en dos zonas de producción muy diferenciadas, por un lado, la meseta en la
España seca conformada por Castilla y León con 70% de la producción nacional y Castilla la
Mancha con 20%, y por otro lado, el País Vasco y Navarra en la España húmeda con 7% de la
producción nacional para el 2011 (MAGRAMA, 2012a). Prácticamente, toda la leche de oveja
producida es utilizada en la elaboración de quesos, algunos de ellos están protegidos por el
régimen de la DOP, a nivel artesanal o semi-industrial y se comercializan y consumen en
zonas muy limitadas (Martínez et al., 2011). Todos estos factores, posicionan a España como
el segundo productor de queso de oveja en la UE.
Los sistemas tradicionales se encuentran en constante transformación y evolución, esto ha
provocado una progresiva profesionalización y especialización productiva, que se manifiesta
12
en el 2011 con el continuo descenso de las hembras reproductoras de ordeño (-8,3%) y en el
incremento de 18% en la producción de leche respecto al 2008 (MAGRAMA, 2012ab).
Aumento favorecido en los últimos años por la elaboración de quesos tipo mezcla, de gran
aceptación en el mercado interno, y cuya evolución de precio está más correlacionada con el
precio de la leche de oveja, lo que no permite valorar la leche de oveja destinada a tal fin en
su justa medida, lo que ocasiona continuas turbulencias en los precios (De Margarida-Sanz et
al., 2014).
La progresiva profesionalización y especialización productiva se debe principalmente a la
intensificación de la agricultura, el constante despoblamiento, la incorporación de granjas
tradicionales de carne, la sustitución de razas autóctonas por foráneas de mayor
especialización, los ajustes a la normativa comunitaria 92/46 de calidad de la leche y la crisis
económica debida a la perdida de la rentabilidad y al incremento del precio de las materias
primas. (De Margarida-Sanz et al., 2014). De igual modo hay cambios en los sistemas de
producción, con mejoras en la alimentación; incremento en el periodo de ordeño y
producción de leche; mayor dimensión y menor uso de mano de obra familiar; mayor
control y dirección de la reproducción; mayor inversión en tecnología y la necesidad de
incorporar programas de gestión, según lo reportado en los sistemas ovinos de Castilla León
(Ugarte et al., 2001; Legaz et al., 2008; Milán et al., 2011; Riveiro et al., 2013; Milán et al.,
2014); no obstante, las explotaciones amparadas con un producto de calidad también han
evolucionado como es el caso de Castilla-La Mancha (Montoro et al., 2007ab).
En Castilla-La Mancha, la producción de leche de oveja tiene una gran importancia
socioeconómica siendo el sustento de un importante sector transformador y base para el
mantenimiento del medio rural, tal y como queda reflejado en la “Estrategia Regional para
la Ganadería de Castilla-La Mancha. Horizonte 2015” (CAMACLM, 2010). Se fundamenta en
la explotación de la oveja Manchega, raza autóctona de fomento según el Real Decreto
2129/08, en un sistema mixto cereal-ovino, caracterizado por ser complementario de una
agricultura de secano muy extensiva, que aprovecha los pastos naturales, barbechos y
rastrojeras (Caballero, 2001) y además es la base de dos productos emblemáticos: DOP
“Queso Manchego” y la IGP “Cordero Manchego”.
13
La DOP “Queso Manchego” nace en 1995, al amparo de los Reglamentos (CE) 1107/96 y
561/09; constituye la marca de calidad diferenciada más popular de queso de oveja Español,
goza de reconocimiento internacional y elevado estándar de calidad y posee el dominio de la
producción y comercialización de los quesos de oveja con denominación de origen (Martínez
et al., 2011).
La DOP “Queso Manchego” abarca una zona de 44.000 kilómetros cuadrados de Castilla-La
Mancha con 798 ganaderías y 520.000 ovejas de raza Manchega, que producen 60 millones
de litros de leche al año, donde 92,5% se destina a la elaboración de Queso Manchego, de
los cuales, el 30% se destina a la exportación (CRDOQM, 2013). La raza Manchega cuenta
desde 1986 con el Esquema de Selección de la Raza Ovina Manchega (ESROM), bajo la
gestión de a la Asociación Nacional de Ganaderías de Ganado Ovino Selecto de raza
Manchega con el objetivo primario de conservar la raza y lograr su progreso genético
(Jurado et al., 2006; Ramón et al., 2006; Smulders et al., 2007; Ramón et al., 2010; AGRAMA,
2011).
En Castilla-La Mancha, a pesar de existir una marca diferenciada y una progresiva
profesionalización y especialización productiva del sector (Montoro et al., 2007 ab) se ha
producido una reducción del censo de ovejas de ordeño totales con respecto al 2010,
pasando de 1.017.194 cabezas en 2010 a 767.373 en 2012 (MAGRAMA, 2012a). Situación
similar se observa en las ganaderías adscritas a la DOP “Queso Manchego”, con un descenso
con respecto al 2010 del 12% en el número de explotaciones y del 5,8% en el número de
ovejas de raza Manchega (CRDOQM, 2013). No obstante, aún con el descenso en el número
de ganaderías adscritas a la DOP “Queso Manchego”, el volumen de leche declarado por
ellas ha aumentado un 15%, cifrándose en el año 2012 en 60 millones de litros (CRDOQM,
2013). Esta circunstancia se debe, por un lado, al aumento del número de ovejas por
explotación y por otro, a la mayor producción lechera de las ganaderías, y se ajusta con lo
señalado por MAGRAMA (2013), donde las ganaderías ovinas han evolucionado hacia la
intenisficación con estabulación permanente y una gran especialización de la mano de obra
(Montoro et al., 2007ab).
Por otra parte, las ganaderías adscritas a AGRAMA constituyen un 20% del censo de las
explotaciones adscritas a la DOP “Queso Manchego”, poseen un desempeño productivo
14
heterogéneo, con una producción media que oscila entre los 70-170 litros por oveja y año
(AGRAMA, 2011).
La actividad ovina lechera en Castilla La Mncha responde a un sistema mixto cereal-ovino de
explotaciones familiares extensivas bajo la convivencia de una agricultura de secano y la
producción ovina; mediante tres subsistemas: 1) explotaciones sin tierra; 2) parcelas con
escasa superficie agrícola que limita el número de animales; y 3) grandes extensiones de
superficie agrícola con bajo número de animales (Caballero, 2001). Se caracterizan por un
bajo nivel de integración como consecuencia de la distinción entre agricultores y ganaderos;
producto de restricciones estructurales, socioeconómicas y climáticas, donde las limitaciones
en cuanto a la tenencia de la tierra y condiciones ambientales son las más importantes
(Caballero, 2009). Según la Consejería de Agricultura y Medio Ambiente de Castilla-La
Mancha, el sistema evoluciona hacia una progresiva sustitución del pastoreo por la
suplementación en pesebre en respuesta a las limitaciones de mano de obra (pastores),
períodos de sequía, actitud del ganadero y a la necesidad de satisfacer la demanda de leche
por parte de la industria, denominándose este modelo como “Sistema Especializado”.
Asimismo en aquellos casos donde la sustitución del pastoreo es total se conocen como
“Sistemas Intensivos” (Gallego, 2002). Un estudio de casos realizado en la Comarca de
Montes Norte en la Provincia de Ciudad Real concluye que los sistemas ovinos de producción
de leche se consolidan y expansionan en las explotaciones que utilizan la raza Lacaune. Las
ganaderías que utilizan la raza Manchega tienen mayor tamaño de rebaños, mayor base
territorial y un asesoramiento técnico especializado (Montoro et al., 2007a). En cuanto a los
resultados productivos y comerciales entre las ganaderías que explotan ovino Manchego
frente a las de raza Lacaune, no se encontraron diferencias, aunque las primeras se ven
favorecidas por el precio de la leche con destino a la elaboración de queso bajo la DOP
“Queso Manchego” (Montoro et al., 2007b).
Los datos acerca de la evolución de los censos y explotaciones, aunados a la información de
los trabajos de investigación, indican importantes diferencias en las características de las
explotaciones de ovino de raza Manchega, tanto por la necesidad de adaptar los sistemas de
producción a modelos más rentables, como por los profundos cambios en la propia
estructura de las ganaderías y en su masa social (Caballero, 2001, 2009; Caballero and
Fernandez-Santos, 2009; Toro-Mujica et al., 2011, 2012; Rivas et al., 2014). Todo ello, sin
15
olvidar el impacto de la crisis económica sobre el sector, y de forma particular en los
desajustes que la situación de la agricultura está provocando en el sector ganadero, sobre
todo por el importante incremento del precio de las materias primas para la alimentación
animal (Toro-Mujica et al., 2011).
En los últimos años el sector ovino en Castilla-La Mancha y en especial la producción de
leche de oveja se ha caracterizado por dos hechos que condicionan su supervivencia y
futuro: la necesidad de incrementar la competitividad de las explotaciones y la obligación de
cumplir con los requerimientos en materia de calidad de la leche. Todo esto dentro de un
modelo mixto que se especializa en la producción ganadera, lo que genera mayor exigencia
de instalaciones, mecanización y tecnificación de procesos (programas de gestión, métodos
de mejora y eficacia reproductiva). Generar esta información constituye la mejor forma de
conocer si los resultados técnicos y los económicos son los deseables. Todo ello pasa por la
obtención de unos índices de referencia, que condicionan la viabilidad de estas empresas
agrarias (Gallego, 2002; de Rancourt et al., 2006; Argilés-Bosh, 2007; Toro-Mujica et al.,
2011; 2012), considerando los aspectos sociales dentro de una realidad local y regional
(actividades de desarrollo rural), y que pueden provocar la continuidad de estos sistemas a
largo plazo (Toro-Mujica et al., 2012). Por lo que la adopción de un modelo de gestión con
orientación hacia la calidad podría ser una alternativa de éxito para enfrentar los retos de
este entorno global y competitivo, al considerar la buena aceptación del “Queso Manchego”
en el mercado interno y externo. Sin embargo se requiere de innovaciones que deben ser
evaluadas para verificar si crean valor en el sistema en un contexto de desarrollo rural.
La creación de valor está relacionada con el enfoque con que se abordan los objetivos de la
unidad de producción, que han evolucionado desde un objetivo único, hasta el más reciente
en que se reconoce la coexistencia de una pluralidad de objetivos, que convergen a la
maximización del valor de la unidad de producción en el mercado y en el entorno social en el
que se desenvuelve (Allende y Aguilar, 2007).
Dada la problemática de la ganadería ovina de raza Manchega, la identificación y
caracterización de grupos de explotaciones en términos técnicos, económico-sociales y de
gestión constituye un buen instrumento para la determinación de las mejores estructuras
productivas en términos de viabilidad, y para la elaboración de políticas sectoriales que
16
fomenten el mantenimiento e implementación de sistemas productivos adecuados a las
necesidades del sector y a las demandas de la sociedad. A fin de proponer directrices de
mejora que permitan garantizar la viabilidad del sector ovino lechero de Castilla-La Mancha,
es necesario conocer en profundidad las características económicas, sociales y estructurales
de los sistemas de producción de ovino Manchego, así como las interacciones entre los
distintos factores y las implicaciones que esto supone en la sostenibilidad del sistema. En
definitiva desentrañar sus principales limitaciones y sus potencialidades, tal y como indica
Caballero (2001; 2009).
La identificación y caracterización de los grupos de explotaciones en términos técnicos,
económicos, sociales y de gestión constituye un instrumento (Valerio et al., 2009; Toro-
Mujica et al., 2012; Angón et al., 2013a), tanto para la determinación de las mejores
estructuras productivas, como para la correcta aplicación de las nuevas metodologías de
asignación de ayudas de la Política Agricola Común (PAC). Asimismo la segmentación facilita
la elaboración de políticas sectoriales e instrumentos agrarios estratégicos que fomenten el
mantenimiento e implementación de sistemas productivos, adecuados a las necesidades de
las explotaciones y de los ganaderos, así como a la demanda de la sociedad (Andersen et al.,
2007; Barrantes et al., 2009). Señalar por su interés los trabajos de Caballero (2001; 2009),
que compara diferentes sistemas pastoriles de baja intensidad y la necesidad de su
conocimiento en profundidad para el diseño de futuras políticas sectoriales (Caballero and
Fernández-Santos, 2009) y la posterior evaluación de los efectos de política comunitaria
(Oñate et al., 2007). Por otra parte, de Rancourt et al. (2006), señalan las incertidumbres
existentes en el sistema ovino.
Estos trabajos junto a la tipología desarrollada por Caballero (2001) en el sistema cereal-
ovino en Castilla-La Mancha constituye un punto de partida para el estudio del sector, la
tipología y el análisis de viabilidad que se propone. En la investigación realizada por
Caballero (2001) ya se indica la heterogeneidad del sistema cereal-ovino, así como en el uso
de los recursos pastoriles. Indica, asimismo, como puntos débiles de estos sistemas la
fragilidad social, y las deficiencias estructurales.
Dentro de los estudios de tipología que además incorpore aspectos socio-estructurales
destacan como referencias los de Milán et al. (2011) y Riveiro et al. (2013) que son de gran
17
relevancia, aunque referidos a Castilla León y a la razas Awassi y Assaf. Se completa los
estudios realizados en España con los publicados por: Pérez-Guzmán et al. (1998) que analiza
los aspectos económicos del ovino manchego; Milán et al. (2003) que relaciona rentabilidad
y tipología en la raza Ripollesa; Milán et al. (2006), que estudia la tipología de la Dehesa; y
finalmente Gaspar et al. (2008), desarrollan, en la Dehesa, una caracterización estructural y
un análisis de la eficiencia de cada grupo propuesto.
Para el establecimiento y caracterización de grupos habitualmente se utilizan metodologías
multivariantes (Köbrich et al., 2003; Uriel and Aldás, 2005) especialmente el análisis factorial
y de componentes principales (Riedel et al., 2007; Gaspar et al., 2008; Toro-Mujica et al.,
2012; Angón et al., 2013a), en tanto que para la tipificación es más frecuente el análisis de
conglomerados (Milán et al., 2003; Maseda et al., 2004; Barrantes et al., 2009; Costa et al.,
2010; Toro-Mujica et al., 2012; Angón et al., 2013a).
Objetivos
General
El objetivo general de la presente investigación es la determinación del nivel de
competitividad del sistema productivo ovino lechero en Castilla La Mancha y ofrecer
recomendaciones y líneas de trabajo que favorezcan la mejora de la viabilidad de la
ganadería ovina lechera en Castilla-La Mancha sin renunciar a los atributos de este sistema
misxto cereal-ovino.
Específicos
El alcance del objetivo general será a través de los siguientes objetivos específicos:
1. Caracterizar las explotaciones de ovino Manchego vinculadas a la DOP “Queso Manchego”
en relación con variables técnicas, sociales y comerciales.
2. Caracterizar y elaborar la tipología de las explotaciones Manchegas vinculadas a la DOP
“Queso Manchego” en relación con los aspectos estructurales, de manejo del ganado, y
económicos.
18
3. Realizar un inventario de adopción tecnológica. Evaluar el impacto de la adopción
tecnológica sobre la variabilidad de los resultados y los desafíos futuros para el sector.
4. Determinar el efecto de la implementación de un programa de gestión y asesoramiento
en los resultados técnicos y económicos y en la viabilidad de las explotaciones.
II.- Resultados y Discusión
21
CAPÍTULO 1. CARACTERIZACIÓN DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN DEL OVINO LECHERO EN
CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA
Este capítulo ha dado lugar al siguiente trabajo:
Technical, social and commercial profile of the Manchega dairy sheep farms in South-Central Spain.
Aceptado el 24/03/2014 en Revista Mexicana Ciencias Pecuarias 5(3):291-306
Rivas, J., García, A., Perea, J., Angón, E. y Barba, C. 2013. Reproductive performance of Manchega
dairy sheep farms in Castilla La Mancha (Spain): preliminary results. Book of abstracts of the 64th
Annual Meeting of the European Federation of Animal Science (EAAP). Nº 19 (2013) Nantes, France.
26-30 August
Rivas, J., García, A., Perea, J., Angón E., Toro, P. 2013. Parámetros reproductivos de las ganaderías de
ovino manchego de la Comarca Natural de la Mancha, España. II Congreso Científico de
Investigadores en Formación Agroalimentaria de la CeiA3, celebrado en Córdoba los días 9 y 10 de
Abril de 2013
Rivas, J., García, A., Perea, J y Angón, E. 2012. Caracterización de las explotaciones ovinas lecheras en
Castilla La Mancha. I Congreso Científico de Investigadores en Formación Agroalimentaria de la CeiA3
y II Congreso Científico de Investigadores en Formación de la Universidad de Córdoba, celebrado en
Córdoba los días 8 y 9 de Mayo de 2012
1.1. Introducción
La Mancha es una Comarca natural de Castilla-La Mancha, dispone de 15.8% del censo ovino
de España y aporta cerca del 21% de la producción de leche de oveja (MAGRAMA, 2012a). El
censo de ovejas de raza Manchega asciende a 556.363 reproductoras distribuidas en 910
explotaciones (AGRAMA, 2011).
La Comarca la Mancha forma parte de las denominadas zonas desfavorecidas del sur de
Europa (Pillet-Capdepón et al., 2007), en razón de su despoblamiento, tendencia a la
regresión de la población y baja productividad de sus tierras. La oveja Manchega es la base
de la Denominación Origen Protegida (DOP) “Queso Manchego”, condición que beneficia la
conservación de la raza y el desarrollo de la economía agrícola en las denominadas zonas
desfavorecidas. Esto tiene importancia no sólo para mantener la actividad agrícola que de
otra manera estaría destinada al abandono, sino también para la expansión de las empresas
productoras y procesadoras de productos lácteos (Bertozzi, 1995).
22
Los sistemas evolucionan y se modifican con el tiempo, por lo que estudios anteriores no son
aplicables actualmente como herramientas en la toma de decisiones (Caballero, 2001), ni los
realizados en ovino ecológico (Toro-Mujica et al., 2011; 2012). La explotación ovina
tradicional aprovecha los pastos naturales, residuos de cosechas y rastrojera; y es
complementaria a un sistema agrícola de producción de cereales de secano, conocido como
sistema mixto ovino-cereal. Con la incorporación de España a la Unión Europea en 1986 y a
la Política Agrícola Común (PAC), se impulsaron cambios en el sistema ovino-cereal,
manifiestos en una baja integración entre las dos actividades y en tres tipos de
explotaciones: sin tierra; con escasa superficie y grandes extensiones de escasa
productividad (Caballero, 2001).
La reforma de la PAC de 2003, y la revisión del 2008 – 2009, junto a la volatilidad de los
precios de las materias primas, la crisis económica entre otros factores, orientaron las
explotaciones ganaderas hacia una progresiva intensificación (de Rancourt et al., 2006;
Riedel et al., 2007; Toro-Mujica et al., 2012), con el objetivo de lograr mayor productividad,
reducir costes y compensar la pérdida de la competitividad de los sistemas tradicionales
(Gaspar et al., 2008). Las acciones claves de la PAC conllevan la disminución del pastoreo,
incremento de la tecnología y la dimensión, uso de mano de obra cualificada y razas
mejoradas, (García-Díaz et al., 2012; Toro-Mujica et al., 2012).
Los productos con indicación geográfica representan una forma de proteger y hacer hincapié
en un patrimonio productivo histórico, originario de un área específica, que se obtiene a
partir de una cultura rural, y ofrece características originales (Bertozzi, 1995). Estos
productos, poseen calidad diferenciada, lo que constituye una herramienta de redistribución
del valor añadido a lo largo de la cadena de producción (Martínez et al., 2011; Trejo-Téllez et
al., 2011), potencia los beneficios del mercado, atrae consumidores, favorecen el desarrollo
del medio rural, la protección del medioambiente, y la sostenibilidad en el uso de los
factores de producción (Bertozzi, 1995; Fernández-Ibiza y Varo-García, 2009; De Margarida-
Sanz et al., 2014).
En este sentido, el futuro de las explotaciones depende, en gran medida, del mantenimiento
del sistema mixto cereal-ovino, base de la DOP e IGP “Queso y Cordero Manchego”, y por
23
tanto conocer la estructura productiva actual desde una perspectiva global constituye el
primer paso para diagnosticar las deficiencias y fortalezas del sistema.
El objetivo de este trabajo es la caracterización de las explotaciones de ovino lechero en
Castilla-La Macha en relación con variables técnicas, sociales y comerciales. Conocimiento
que permita determinar y proponer medidas correctoras que favorezcan la mejora de la
competitividad y viabilidad de las explotaciones ante los nuevos escenarios y retos
existentes.
1.2. Materiales y Métodos
El área de estudio fue la Comarca Natural de la Mancha, con una extensión de 30.000 km2
conformada por parte de las provincias de Albacete, Ciudad Real, Cuenca y Toledo (Figura
1.1). El clima es Mediterráneo continental, con fuertes oscilaciones térmicas y notable
aridez. Las precipitaciones se sitúan entre los 300 y 400 mm anuales, siendo estas más
frecuentes en primavera y otoño (Caballero, 2009; De Castro, 2009).
Se utilizó un diseño de muestreo aleatorio (Valerio et al., 2009) de 157 explotaciones
(136.237 ovejas), que representa el 17% del total de explotaciones. La información fue
obtenida mediante visitas de las explotaciones y entrevistas in situ. Las entrevistas fueron
realizadas en 2012 y la información fue reportada en todos los casos por el mismo técnico. El
cuestionario fue similar al descrito en Toro–Mújica et al. (2012), e incluyó información
relativa a: localización y uso de la superficie, instalaciones e infraestructura, censo de
animales, mano de obra, manejo de la alimentación, pastoreo, manejo de la reproducción,
manejo sanitario, manejo del ordeño y calidad de la leche, aspectos económicos y aspectos
sociales. Los datos corresponden al año 2011.
24
Figura 1.1. Comarca natural de la Mancha (sombreado) en la Comunidad Autónoma de
Castilla-La Mancha, España
Se analizaron 38 variables representativas de la estructura técnica, social y comercial de las
explotaciones. La muestra se estratifico según la dimensión (número de ovejas) y uso de
tecnologías. El número de ovejas (dimensión) se estratifico en dos categorías: explotaciones
pequeñas (EPQ) y grandes (EGD), en base a la distribución de frecuencias y el percentil 50
(P50=806). En cuanto a las tecnologías se clasificaron a partir de las 38 variables tecnológicas
identificadas, distribuidas: nueve de gestión y prácticas de manejo, tres de alimentación,
siete de reproducción y genética, ocho de sanidad y calidad de la leche, cuatro de recursos
naturales y seis de equipos e instalaciones. Se establece con la distribución de frecuencias y
el percentil 50 (P50=17) dos grupos de uso de tecnología; explotaciones con uso medio de
tecnología (EUMT) y con uso alto de tecnología (EUAT) (Cuevas-Reyes et al., 2013). Mediante
prueba t se comprobó la diferencia entre los grupos obtenidos (P<0.01).
En la identificación de los problemas se utilizó una escala de Likert, donde 1 era totalmente
en desacuerdo y 5 totalmente de acuerdo (Likert, 1932; Cuervo, 2009). Los datos obtenidos
se analizaron con el programa estadístico SPSS versión 15.0 (Pérez, 2001; SPSS, 2006). Se
aplicaron análisis de estadística descriptiva, la comparación entre grupos se hizo mediante
un ANOVAC multifactorial de efecto fijo sin interacción debido a que en análisis previos la
interacción resulto no significativa (P>0.05). Se empleó la prueba de Tukey para la
comparación de medias en las variables cuantitativas, además de tablas de contingencia y la
prueba de χ2 en las variables cualitativas (Perea et al., 2011).
25
1.3. Resultados y Discusión
1.3.1. Sistema ovino manchego
La explotación media responde a un sistema extensivo mixto cereal-ovino, de tipo pastoril
(85%), de gran dimensión (Tabla 1.1). El 18% de la superficie total (ST) se usa en la
agricultura, principalmente de cereales y forrajes, aunque se combina frecuentemente con
otros cultivos (viña, olivar, etc.), el resto de la superficie son pastos naturales, eriales y
barbechos aprovechados en pastoreo.
Tabla 1.1. Características técnicas de las explotaciones de ovino manchego
Variables Unidad Media ± E.E. CV (%)
Ovejas Cabezas 867,7 ± 50,0 92,0 Superficie total ha 1.117,7 ± 101,5 121,7 Leche por oveja y lactancia kg/oveja/L 130.818,0 ± 7.450,6 94,6 Corderos comerciales Corderos/año 1.209,9 ± 71,9 94,4 Mortalidad de corderos % 10,4 ± 0,56 67,1 Leche oveja y día kg/oveja/d 1,1 ± 0,03 31,5 Partos por oveja y año Partos/oveja/año 1,1 ± 0,02 19,3 Prolificidad Corderos/parto 1,4 ± 0,02 16,4 Intervalo entre partos d 341,4 ± 5,6 20,7 Pienso por oveja y día kg/oveja/d 0,80 ± 0,05 75,2
La explotación media genera 3,3 unidad de trabajo agrario1 (UTA), resultado mayor al
reportado en los sistemas ovinos de la Dehesa (Gaspar et al., 2008) y en las explotaciones
ovinas en el noroeste de España (Milán et al., 2011). El 58% de la mano de obra es familiar,
lo cual concuerda con estudios realizados en Castilla-La Mancha (Oliver et al., 1998; Toro-
Mujica et al., 2012), indicando el carácter familiar de la explotación típica, con una
productividad de la mano de obra de 45 unidades de ganado mayor2 (UGM) por UTA,
resultado que indica un bajo aprovechamiento de la mano de obra (Pardos et al., 2008;
Toro-Mujica et al., 2012).
La carga ganadera media es de 0,19 UGM/ha como consecuencia del limitado aporte
nutricional del área de pastoreo (Molle et al., 2008) y de las limitaciones estructurales
1 Unidad de trabajo agrario, el trabajo efectuado por una persona dedicada a tiempo completo durante
un ano a la actividad agraria, apartado 10, artículo 2. Ley de Modernización de la Explotación Agraria 19/1995. 2 Unidad de ganado mayor, es el equivalente a una cabeza de ganado de referencia (bovino mayor a 2 años).
Reglamento Comunidad Europea No. 1974/2006.
26
(Caballero, 2001). La carga ganadera es sensible a la superficie de la explotación, condiciones
del suelo, clima y la habilidad del ganadero para obtener la máxima producción de los
recursos (Gaspar et al., 2008), pero limita su manejo eficiente el tipo y tenencia de la tierra,
condiciones que no permiten un papel más activo de los ganaderos sobre la actividad
agrícola (Caballero, 2001).
La dependencia de alimentos externos es del 60%, producto del mayor número de animales,
y una actividad agrícola de baja producción, por lo que se requieren más insumos
alimenticios externos, similar a lo reportado en ovinos lecheros del noroeste de España
(Milán et al., 2011). La alimentación consiste en el suministro en pesebre para las ovejas en
producción de una mezcla de forrajes y subproductos industriales (unifeed), que se
complementa con el aporte de concentrado, aunque sin realizar racionamiento según nivel
de producción en el 61% de las granjas.
La tasa de reposición en promedio es del 27%, lo que indica una renovación elevada de
animales, principalmente para incrementar la intensificación del sistema. La edad media de
incorporación de las hembras a la primera cubrición es de 9 meses, similares a los señalados
en ovino ecológico en Castilla-La Mancha (Toro-Mujica et al., 2012) y otros sistemas de
producción tecnificados con ovinos en Castilla León (Milán et al., 2011), no obstante difieren
de los sistemas extensivos con ovinos en la Dehesa (Gaspar et al., 2008). La reproducción se
planifica en el 82% de las explotaciones y consta en promedio de tres cubriciones, mientras
que el resto mantiene los moruecos con las ovejas permanentemente, permitiendo la monta
continua y no controlada durante todo el año. Los productores se plantean un objetivo
reproductivo de 1,5 parto/oveja/año, con un resultado de 1,1 parto/oveja/año (73%), este
indicador conocido como índice reproductivo (Martín et al., 2009), permite simplificar y
unificar información importante de los sistemas de producción de leche como: intervalo
entre partos (IEP), duración de la lactancia y duración del periodo seco, mientras más
cercano se encuentre al valor establecido como objetivo, se corresponderá con un mayor
incremento de la productividad, es decir, más leche y corderos vendidos por oveja, hecho
asociado a la rentabilidad de la explotación (Milán et al., 2011).
La producción de leche es de 150,1 kg/oveja y lactación, con una duración media de
lactancia 136 días. La prolificidad media fue de 1,6 corderos por parto. La producción de
27
leche es superior a la encontrada en ovino ecológico en Castilla-La Mancha (Toro-Mujica et
al., 2012); aunque inferior a los datos obtenidos en Castilla y León (Milán et al., 2011; Riveiro
et al., 2013); diferencias debidas principalmente a la raza en el caso de Castilla y León y al
manejo en el ovino ecológico.
1.3.2. Infraestructura
El 85,4% posee al menos dos apriscos con una antigüedad media de 11 años, como
consecuencia en parte a la línea de ayudas gubernamentales, para trasladar las
explotaciones que se encontraban dentro de los cascos urbanos a las afueras, lo que provocó
el proyecto y construcción de numerosas instalaciones (Montoro et al., 2007a), resultado
similar se reportan en el noroeste de España (Riveiro et al., 2013). Predominan los apriscos
con solera de tierra, ventilación adecuada, camas de material adecuado (paja) y suficiente. El
74% de los explotaciones dispone de energía eléctrica y el 65% obtiene agua directamente
de un pozo sin tratar (clorado. etc.), la distancia media de acceso a la explotación es de 9 km.
y los caminos están en condiciones adecuadas.
Las explotaciones disponen habitualmente de vehículos (84%), equipo de ordeño (86%) y
tanque de refrigeración de leche (97%). Resultados superiores al reportado en estudios
previos de ovino Manchego (Pérez-Guzmán et al., 1998), lo que sugiere la progresiva
incorporación de estas tecnologías en la ganadería ovina Manchega. No obstante, es inferior
a lo señalado en las explotaciones lecheras del noroeste de España (Milán et al., 2011;
Riveiro et al., 2013).
1.3.3. Aspectos sociales
La explotación típica se gestiona bajo la figura jurídica de la Persona Física (69%). El
productor tiene 48 años, está casado y al menos tiene un hijo, con una esperanza de
continuidad en la actividad del 91% y relevo generacional asegurado (74%), aspectos
estables y robustos al contrastarlos con los ofrecidos por otros estudios en sistemas ovinos
de Castilla-La Mancha (Montoro et al., 2007a; Toro-Mujica et al., 2012). La figura jurídica
existente determina el carácter familiar de las explotaciones, que han visto una oportunidad
laboral en la producción lechera, bajo el amparo de la DOP “Queso Manchego” y su
beneficio social y económico (Bertozzi, 1995; Martínez et al., 2011; Trejo-Téllez et al., 2011),
28
lo que favorece la continuidad y el relevo generacional, aspectos clave en la sostenibilidad
del sistema (Ripoll-Bosch et al., 2012).
Los productores cuentan con 24 años de experiencia en la actividad, la que se considera
elevada al compararse con los 15,6 años reportados en vacuno lechero (Perea et al., 2010), o
los 10 años registrados en ovino lechero (Gelasakis et al., 2010). Además de la experiencia el
nivel de formación existente es clave en la competitividad y más de la mitad de los
productores disponen de un nivel de educación medio, destacando que el 30% posee
estudio medio-alto; condición favorable cuando se planifican los trabajos de pertinencia
social, hecho que favorece mayor dinamismo y apertura a los cambios (Morantes et al.,
2008). El perfil del productor es similar al descrito en ovino ecológico de Castilla-La Mancha
(Toro-Mujica et al., 2012), y en vacuno ecológico en el noroeste de España (Perea et al.,
2010), y se observa una profunda mejora del nivel de estudios de los productores de ovino
en Castilla-La Mancha al contrastar los resultados con lo reportado por Oliver et al. (1998).
Asimismo destaca el elevado nivel de asociacionismo, donde el 88% de los productores están
asociados, aspecto que difiere a lo reportado en otros sistemas ovinos en España (Gaspar et
al., 2008; Milán et al., 2011), y similares a los reportados en sistemas caprinos (Gaspar et al.,
2011). La cultura del asociacionismo favorece la modernización y desarrollo de la ganadería,
entendiéndose éste como la unión de los esfuerzos de los productores con intereses
similares, para que puedan obtener beneficios en común en las compras de insumos,
materias primas y equipos, así como, en la comercialización y distribución de sus productos
o servicios (Valerio et al., 2009).
1.3.4. Comercialización
La producción lechera es la actividad principal (1,04 €/L) y se destinada en su totalidad a la
elaboración de queso manchego con D.O.P. “Queso Manchego”. Desde el punto de vista
estructural se utilizan los canales comerciales largos o tradicionales, frente a los cortos o
alternativos (Figura 1.2).
29
Figura 1.2. Canal de comercialización de la leche en las explotaciones de ovino lechero en
Castilla-La Mancha
La estructura comercial larga tiene como agente principal a la industria transformadora y
cooperativas (91%), quienes comercializan el 84% a través del comercio tradicional y las
grandes superficies y el 16% mediante mayorista con destino a la exportación (CRDOQM,
2013). Sólo el 9% de las explotaciones procesa la leche para comercializar a través del canal
corto o alternativo, ya sea mediante la venta directa al consumidor (69%) o mediante la
venta directa a mayoristas (31%). El 50% de las explotaciones de gran dimensión y elevado
nivel tecnológico hacen uso del canal corto con destino a la exportación. La utilización de
canales cortos es típica de sistemas tradicionales con predominio de relaciones comerciales
informales y se orienta a nichos de mercado (Trejo-Téllez et al., 2011). Canal favorecido
principalmente por la dimensión y la dispersión geográfica. En consecuencia, los productores
asumen esta función e implantan queserías artesanales de pequeña dimensión a fin de
transformar su propia producción.
30
1.3.5. Perspectiva de la explotación típica
Respecto a la percepción de los productores sobre los principales problemas, valorados
mediante una escala likert, destacan el precio de los alimentos y de la leche con el 84 y 53%
de los productores totalmente de acuerdo que, son los principales problemas,
comportamiento similar a otros sectores ganaderos (17). Le siguen el precio del cordero y la
disminución de las subvenciones, con 47 y 44%, respectivamente, de los productores
totalmente de acuerdo como el segundo problema a enfrentar. Sin embargo, para los
productores no adquieren especial relevancia factores tales como los problemas
ambientales y la disminución de la superficie de pastos, los cuales están muy relacionados
con la nueva normativa de la PAC para los próximos años.
La no percepción de la disminución de la superficie de pastos como un inconveniente, se
contradice con las limitaciones estructurales del sistema mixto cereal-ovino (Caballero,
2001; 2009).
0
1
2
3
4
5Precio leche
Precio cordero
Precio pienso
Compradores leche
Compradores corderos
Compradores queso
Disminución subvenciones
Robos
Problemas administración
Escasa superficie pastos
Sucesores
Problemas ambientales
Exigencias sanitarias
Saneamientos
Figura 1.3. Principales problemas que enfrentan las explotaciones ovinas
1.4. Análisis de la dimensión y uso de tecnología
1.4.1. Aspectos técnicos e infraestructura
31
La proporción de mano de obra familiar depende de la dimensión y uso de tecnología
(P<0,001). La productividad de la mano de obra difiere (P<0,001) entre las EPQ vs. EGD y es
independiente del uso de tecnología. La mano de obra es dependiente de la dimensión
(Gaspar et al., 2008), y en las EGD se observó relación con la carga, ST y diversificación. La
baja productividad de la mano de obra surge como consecuencia del carácter pastoril de las
explotaciones y de la subutilización de instalaciones y equipo, en general, y poco adecuada a
la explotación, situación que enfrenta el ganadero a través del incremento de la mano obra
(Toro-Mujica et al., 2012).
La proporción de superficie propia es independiente (P>0,05) de la dimensión, y
dependiente (P<0,001) del uso de tecnología, respuesta similar se obtiene con la superficie
agrícola (Tabla 1.2), lo que indica que la propiedad favorece la adopción de tecnología y la
actividad agrícola (Valerio et al., 2009), principalmente por el uso de mejores técnicas de
cultivo, riego y fertilización, con el fin de maximizar el rendimiento de las cosechas
(Caballero, 2009). Resultados similares a los reportados en explotaciones ovinas de la
Dehesa (Gaspar et al., 2008); y de Castilla León (Milán et al., 2011) y en explotaciones
ecológicas de ovinos en Castilla-La Mancha (Toro-Mujica et al., 2012).
Tabla 1.2. Variables cuantitativas (media ± EE1) de las explotaciones según la dimensión y
el uso de tecnología
Variables Grupos según
Dimensión Uso de tecnología
Pequeñas Grandes Medio Alto
Mano obra familiar (%) 72,7 ± 3,7b 43,4 ± 3,6a 74,3 ± 3,7b 41,8 ± 3,8a
Productividad mano obra (UGM/UTA) 36,1 ± 2,1a 53,6 ± 2,1b 47,0 ± 2,0 42,6 ± 2,2
Superficie propia (%) 12,5 ± 3,7 18,7 ± 3,6 8,1 ± 3,5a 23,1 ± 3,8b
Superficie agrícola (%) 14,5 ± 3,1 20,4 ± 3,1 10,7 ± 3,0a 24,3 ± 3,2b
Alimentación externa (%) 67,3 ± 2,3b 53,7 ± 3,3a 70,5 ± 3,2b 50,5 ± 3,5a
Parideras (n) 2,7 ± 0,2a 3,9 ± 0,2b 2,6 ± 0,2a 4,1 ± 0,2b
Leche por oveja y lactancia (kg/oveja/L) 138,7 ± 6,4 153,5 ± 6,2 135,9 ± 6,1a 156,3 ± 6,5b
Lactación (d) 129,1 ± 4,0* 141,7 ± 3,8* 127,8 ± 3,7a 142,9 ± 4,1b
Experiencia del productor (años) 28,4 ± 1,5b 22,9 ± 1,4a 26,3 ± 1,4 25,0 ± 1,6 1EE: error estándar. Medias con letras diferentes entre columnas del mismo grupo (P<0,05)
32
La dependencia de alimentos externos difiere entre las categorías de dimensión (P<0,01) y
uso de tecnología (P<0,001; Tabla 1.2), se observa que las EPQ y las EUMT registran la mayor
dependencia de insumos externos debido a una actividad agrícola de baja producción. En el
caso de las EGD y EUAT, donde existe una importante superficie dedicada a la agricultura, la
dependencia de insumos externos es consecuencia del mayor número de animales, similar a
lo reportado en explotaciones ovinas del noroeste de España (Milán et al., 2011).
La dimensión y uso de tecnología afectan (P<0,01) el sistema de alimentación utilizado por
las explotaciones. Las EPQ (58%) y EUMT (55%) emplean como sistema de alimentación el
suministro de pienso y forraje por separado sin considerar el nivel productivo, a diferencia
de las EGD (61%) y EUAT (79%) que utilizan como sistema de alimentación una mezcla de
forrajes y subproductos industriales (unifeed), además de pienso acorde al nivel productivo
de los animales. Este sistema de alimentación permite automatizar el suministro de la dieta
a los animales favoreciendo un mayor aprovechamiento de la mano de obra (Olaizola et al.,
2008).
La planificación de la reproducción depende (P<0,01) de la dimensión y del uso de tecnología
(Tabla 1.2), las EGD y EUAT planifican en promedio cuatro cubriciones con 1 mes de duración
y monta controlada. No se obtuvieron diferencias (P>0,05) en cuanto al índice reproductivo,
intervalo entre parto (IEP) y eficiencia reproductiva en los dos factores, respuesta que puede
ser explicada por la mayor producción de leche de las EGD y EUAT (Milán et al., 2011). El
nivel tecnológico afecta (P<0,05) la producción de leche y duración de la lactancia (P<0,01),
la cual también depende de la dimensión (P<0,05; Tabla 1.2), en respuesta a la realización
del control lechero que permite un mayor conocimiento y control de los animales y que a
largo plazo permite seleccionar los animales más productivos, con el consecuente
incremento en la producción de leche por lactancia, resultado observado en el presente
estudio.
1.4.2. Aspectos sociales
Los años en la actividad ganadera (Tabla 1.2), difieren (P<0,05) entre las EPQ vs. EGD. El nivel
de estudios y asociacionismo son dependientes de la dimensión y uso de tecnología
(P<0,001), resultados que indican que los productores con menos tiempo en la cría ovina y
mayor nivel educativo hacen mayor uso de tecnologías para la gestión de las EGD. Respuesta
33
que puede deberse a la disposición de transformar esquemas tradicionales en procesos
sistemáticos, que permiten mayor apertura a la incorporación de tecnologías de producción
animal (Morantes et al., 2008).
1.5. Consideraciones Finales
La explotación de ovino manchego responde, a la calificación propuesta por la FAO
(Robinson et al., 2011), a un sistema mixto de economía familiar, con amplia distribución en
el mundo. Recientes investigaciones (Robinson et al., 2011; Hemme et al., 2013), las
denominan: explotaciones extensivas, familiares, múltiples, de bajos insumos y
generalmente de pequeña escala. La Figura 1.4 ilustra Factores internos y externos que
impulsan o restringen el proceso productivo de las explotaciones con ovino Manchego.
El sistema analizado muestra diferencias acordes con su dimensión y el uso de tecnología,
similar a lo indicado en explotaciones de ovejas Chios (Gelasakis et al., 2012). Donde las
explotaciones pequeñas y con bajo uso de tecnología son sistemas productivos familiares,
dirigidos a aprovechar los recursos naturales con baja tecnificación y escala. Su objetivo es
distinto al de la lechería intensiva (Toro-Mujica et al., 2011), y las explotaciones grandes con
elevado nivel tecnológico se orientan a la máxima productividad y máximo beneficio (Angón
et al., 2013b).
Figura 1.4. Factores internos y externos que impulsan o restringen el proceso productivo
de las explotaciones con ovino Manchego
34
Diferencias que indican que la producción pastoril tiende al mínimo coste y su objetivo
principal es generar autoempleo digno de un segmento social excluido de otros mercados
laborales y con bajo coste de oportunidad (Toro-Mujica et al., 2011).
La explotación del ovino Manchego permite transformar una producción rígida (lechería
intensiva especializada) en una actividad extensiva con cierta elasticidad, debido entre otros
factores a su bajo nivel de inversiones, por lo que puede combinarse mediante
complementación con las restantes producciones del sistema (Caballero, 2001;Toro-Mujica
et al., 2012; Angón et al., 2013b). De tal modo que el productor debido a las limitaciones
climáticas y estructurales ajusta el manejo del rebaño a las condiciones más favorables
(Caballero, 2001; 2009), comportamiento similar al descrito en doble propósito bovino, lo
que le confiere una ventaja competitiva (Urdaneta et al., 2008).
Así la DOP favorece la conservación y mantenimiento de las razas locales y sus sistemas, por
medio de empresas productoras y transformadoras (Bertozzi, 1995; Martínez et al., 2011) y
el desarrollo de la economía agrícola en la Comarca la Mancha y la sostenibilidad del mundo
rural (Gaspar et al., 2008). La DOP potencia productos locales de calidad diferenciada,
aunque las empresas pueden adoptar otras estrategias sustentables igualmente
competitivas, tales como marcas de calidad e indicaciones geográficas protegidas (Bertozzi,
1995; Paz-Cafferata et al., 2009).
Por tanto, el agrosistema mixto agricultura–ganadería, base de las explotaciones ovinas
lecheras de Castilla-La Mancha es una herramienta estratégica de un sistema productivo
sustentable bajo un modelo de producción respetuoso con el medio ambiente que favorece
el desarrollo sostenible de las comunidades rurales.
1.6.- Conclusiones
La producción del ovino lechero de Castilla-La Mancha responde a un sistema mixto
(agricultura-ganadería) con producción múltiple (leche, cordero y queso), con un carácter
familiar, de bajos insumos externos y que genera de modo directo 3 puestos de trabajo. La
comercialización se realiza tanto por canales comerciales largos y cortos. El precio de los
insumos y de los productos constituye el principal problema a enfrentar. Las explotaciones
difieren de acuerdo a la dimensión y el uso de tecnología, con explotaciones que van desde
35
pequeñas extensivas hasta las grandes intensivas.La explotación del ovino lechero de
Castilla-La Mancha tiene entre sus ventajas competitivas la diversificación del riesgo, la
utilización de razas e insumos locales, moderada elasticidad entre actividades, bajo nivel de
inversiones y la producción de un producto identificado a nivel mundial por su calidad, lo
que permite contribuir a la preservación del ecosistemas y al desarrollo endógeno y
sostenible de la zona.El asociacionismo de las explotaciones de ovino lechero de Castilla-La
Mancha, conlleva una serie de ventajas directas para los productores, como la participación
en programas de apoyo en la mejora genética y de calidad higiénico sanitaria de la leche.
Asimismo estratégicamente conlleva una apuesta por la internacionalización de la
producción, la valorización del producto, la defensa del agrosistema y la economía de los
productores de Castilla-La Mancha.
37
CAPÍTULO 2. DIVERSIDAD DEL SISTEMA MIXTO CEREAL-OVINO SEGÚN INDICADORES
ESTRUCTURALES, ECONÓMICOS Y DE GESTIÓN
Este capítulo ha dado lugar a los siguientes trabajos:
Rivas, J., Perea, J., Angón, E., Barba, C., Morantes, M., Dios-Palomares, R., García, A. 2014.Diversity in
the Dry Land Mixed System and Viability of Dairy Sheep Farming. Italian J Anim. Scienc. (En revisión)
Rivas, J., Perea, Angón, E., Toro-Mujica, P., Barba, C., and A. García. 2013. Typology of Manchega
dairy sheep farms in Castilla La Mancha (Spain): preliminary results. Book of abstracts of the 64th
Annual Meeting of the European Federation of Animal Science (EAAP). Nº 19 (2013) Nantes, France.
26-30 August 2013
2.1. Introducción
Castilla-La Mancha es una región rural española con bajos indicadores de renta y población,
donde la ganadería ovina ha estado vinculada al entorno y al desempeño de las llamadas
funciones “no productivas” (Milán et al., 2003), con beneficios reconocidos a nivel
medioambiental (Riedel et al., 2007) y socioeconómico (Ventura and Milone, 2000; Marsden
et al., 2000; Fernández-Ibiza y Varo-García, 2009). Actualmente, es la segunda región en
importancia del sector ovino de leche en España con 2,7 millones de ovinos, 16,6% del censo
nacional, que aportan en torno al 20% del total de leche de oveja (MAGRAMA, 2012a).
Según la Asociación Nacional de Criadores de Ganado Ovino Selecto de Raza Manchega
(AGRAMA, 2011), el 50% de las ovejas reproductoras corresponde a la raza Manchega.
La oveja Manchega fue parte del sistema extensivo tradicional “arquetipo ovino–cereal”
(Flamant, 1990), basado en el aprovechamiento de recursos naturales y de residuos de
cosechas, conceptualizado por Caballero (2001), como sistema mixto agricultura–ganadería,
donde el sistema evolucionó hacia la especialización en cultivos de secano; y la actividad
ovina tradicional sufrió un fuerte declive con una trayectoria desligada de la agricultura, lo
que ha originado importantes cambios en el tipo e intensidad del uso de la tierra (Caballero
y Fernández–Santos, 2009).En la última década ha ocurrido un disminución generalizada del
censo ovino en España, siendo más acentuada en las hembras lecheras (MAGRAMA, 2012b),
mientras que la producción lechera se ha incrementado en torno al 30% (MAGRAMA,
2012a).
38
La pérdida de competitividad de los sistemas tradicionales debido en la mayoría de los casos,
a la existencia de explotaciones inviables (Argilés-Bosh, 2007), es un hecho generalizado de
los sistemas de producción con pequeños rumiantes, como señalan los estudios conducidos
por de Rancourt et al. (2006), Gaspar et al. (2008) o Castel et al. (2011), entre otros.
Diferentes factores, tanto a nivel de granja como del entorno socioeconómico, han
contribuido a este proceso. Entre ellos se incluye el bajo rendimiento económico y el riesgo
de marginalidad, limitaciones propias del pastoreo en áreas naturales, el elevado coste de
oportunidad de la mano de obra, la ausencia de relevo generacional, o la sustitución de la
ganadería por otras actividades económicas de mayor beneficio (Oregui y Falagán, 2006). La
tendencia general ha sido el abandono de la actividad o la evolución hacia sistemas
intensivos y especializados (Gaspar et al., 2008), donde la competitividad se centra en el
incremento en la dimensión del rebaño a fin de aprovechar economías de escala (Kumm,
2009), razas de alto rendimiento, mano de obra cualificada y elevada tecnología,
acompañado de la disminución del pastoreo (García-Díaz et al., 2012).
En Castilla La Mancha 910 explotaciones de raza manchega, con un efectivo cercano al
medio millón de ovejas, se organizan en torno a la denominación de origen protegida (DOP)
“Queso Manchego” (CRDOQM, 2013). La DOP produce el 78% de los quesos ovinos
españoles con calidad diferenciada, en torno a 10 toneladas, de las que la mitad son
exportadas a Estados Unidos y al resto de la Unión Europea (MAGRAMA, 2011a; CRDOQM,
2013). Los productos elaborados bajo DOP son reconocidos por el mercado europeo como
de calidad diferenciada, consecuencia de determinadas características exclusivas del medio
geográfico donde se elaboran. Diferentes estudios han puesto de manifiesto que las DOP
tienen la capacidad de potenciar beneficios de mercado y atraer consumidores (Marescotti,
2003; Gaspar et al., 2011). Del mismo modo, López-Raggi et al. (2011), indican que las DOP
añaden valor a la diversidad ganadera y a las zonas rurales. Igualmente, constituyen una
herramienta de redistribución del valor añadido a lo largo de la cadena de la producción
(Trejo–Téllez et al., 2011). Las DOP favorecen el desarrollo del medio rural facilitando a los
productores el acceso al mercado, la protección del medioambiente, mediante la utilización
de métodos de producción respetuosos y compatibles con el medio y la sostenibilidad en el
uso de los factores de producción (Bertozzi, 1995; Fernández-Ibiza y Varo-García, 2009).
39
El agrosistema mixto cereal-ovino, amparado en la DOP “Queso Manchego”, puede
constituir un elemento clave para enfrentar nuevos retos en un mercado cada vez más
complejo y más amplio, con un nivel de competitividad que le permita ser sustentable bajo
un modelo de producción respetuoso con el medio ambiente y que favorezca el desarrollo
sostenible de las comunidades rurales. En este sentido, es conveniente el conocimiento de la
diversidad de las explotaciones, sus características económicas, técnicas, y su papel en el
mantenimiento del sistema. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue la identificación y
caracterización de la diversidad de los modelos productivos en el sistema mixto cereal-ovino,
de acuerdo con el uso de la tierra, el grado de dependencia de insumos externos, la
tecnología y estructura de producción. Posteriormente se analizaron la viabilidad y los
factores que la limitan en cada modelo.
2.2. Materiales y Métodos
2.2.1. Área de estudio y recolección de los datos
El área de estudio fue la región española de Castilla-La Mancha, entre los paralelos 38º y 41º
N y los meridianos 1 y 5 W, con un área aproximada de 800.000 ha distribuida del modo
siguiente: un 70% a cultivo, mayoritariamente al secano (95%), un 20% a bosques y el 10%
restante a pastos naturales (Caballero, 2009; De Castro, 2009). La planicie es la topografía
preponderante. El clima de la región es Mediterráneo Continental, con inviernos secos y
veranos secos y calurosos. Las precipitaciones se concentran en otoño y primavera, muy
irregulares, entre 400 y 1.000 mm anuales. En invierno las temperaturas medias oscilan en
torno a 5ºC, mientras que en verano ascienden a una media de 25 Cº (Brunet et al., 2006; De
Castro, 2009).
Se utilizó una muestra aleatoria de 157 explotaciones (136.237 ovejas), que representa el
17% del total de explotaciones. La información fue obtenida mediante visitas a las
explotaciones y entrevistas in situ. Las entrevistas fueron realizadas en 2012 y la información
fue reportada en todos los casos por el mismo técnico. El cuestionario fue similar al descrito
en Toro–Mújica et al. (2012), e incluyó 203 preguntas, relativas a los siguientes aspectos:
localización y uso de la superficie (15), instalaciones e infraestructura (19), censo de
animales (13), mano de obra (9), manejo de la alimentación (22), pastoreo (4), manejo de la
40
reproducción (19), manejo sanitario (10), manejo del ordeño y calidad de la leche (53),
aspectos económicos (13) y aspectos sociales (26). Los datos corresponden al año 2011.
2.2.2. Análisis estadístico
La tipología fue desarrollada a partir de la metodología descrita en Toro–Mújica et al. (2012)
que consiste en tres etapas: revisión y selección de las variables, análisis de componentes
principales y análisis clúster (Köbrich et al., 2003).
Inicialmente se obtuvieron 181 variables, en base a indicadores técnicos y económicos
utilizados previamente para describir sistemas ovinos y/o caprinos tradicionales (Caballero,
2001; Gallego, 2002; Toro-Mujica et al., 2012). Las variables iniciales constituyen indicadores
relacionados con la producción y la estructura económica, tamaño, uso y tenencia de la
tierra, diversificación de la producción, organización y manejo del rebaño, aspectos socio–
económicos y de gestión. Noventa y ocho fueron obtenidos directamente de la visita,
mientras que 83 han sido construidos mediante la combinación de variables originales, de
acuerdo a Gaspar et al. (2008); Ruíz et al. (2008) y Toussaint et al. (2009).
En una primera etapa se seleccionan 27 variables, aquellas con un coeficiente de variación
superior al 60% (Tabla 2.1). Seguidamente se analizó la matriz de correlaciones para
descartar las variables no correlacionadas y la de menor coeficiente de variación de cada par
con dependencia lineal (Toro–Mújica et al., 2012). Este proceso de selección resultó
finalmente en 10 variables: mano obra familiar (%), carga ganadera (UGM/ha), productividad
de corderos (corderos/ha), productividad lechera (kg/ha), superficie total (ha), superficie
agrícola por oveja (ha/oveja), inversión total por oveja (€/oveja), superficie propia por oveja
(ha/oveja), número de ovejas (cabezas) y superficie de pastos (%).
En una segunda etapa, se utilizó un análisis de componentes principales para reducir el
número de variables y resumir la mayor parte de la variabilidad. Las 10 variables
seleccionadas fueron estandarizadas para evitar la influencia por el uso de diferentes escalas
(Picón et al., 2003; Uriel y Aldas, 2005). Una vez seleccionados los componentes, se aplicó la
rotación ortogonal varimax para relacionar más fácilmente las variables iníciales con los
componentes obtenidos (Uriel y Aldas, 2005; Gelasakis et al., 2012). La prueba de esfericidad
de Bartlett y el índice de Kaiser–Mayer–Olkin (KMO) fueron aplicados para verificar la
41
adecuación del análisis de componentes principales (Uriel y Aldas, 2005; Gelasakis et al.,
2012).
Tabla 2.1. Variables estructurales, de manejo y económicas de las explotaciones lecheras
de ovino Manchego
Variable Media ± DE1 CV (%)
Ovejas (cabezas) 867,7 + 798,8 92,0
Superficie total (ha) 1.117, 7± 1.359,9 121,7
Superficie propia por oveja (ha/oveja) 0,15 ± 0,40 266,7
Superficie propia (%) 15,1 ± 31,9 211,2
Superficie de pastos por oveja (ha/oveja) 1,3 ± 1,2 92,3
Superficie de pastos (%) 83,0 ± 26,0 31,3
Superficie agrícola por oveja (ha/oveja) 0,17 ± 0.30 176,5
Superficie agrícola (%) 177,8 ± 348,0 195,7
Ingreso agrícola por superficie agrícola (€/ha) 63,3 ± 161,1 254,5
Carga ganadera (UGM/ha) 0,19 ± 0,17 89,5
Alimentación externa (%) 63,7 ± 30,0 47,1
Alimentación externa por leche (€/kg de leche) 0,35 ± 0,25 71,4
Alimentación externa por oveja (€/oveja) 46,1 ± 31,3 67,9
Leche producida (kg/oveja/lactación) 145,3 ± 54,8 37.7
Productividad lechera (kg de leche/ha) 150,8 ± 131,1 86,9
Productividad de corderos (corderos/ha) 1,6 ± 1,3 81,2
Inversión total por mano de obra(€/UTA) 296.628,0 ± 483.112,0 162,9
Inversión total por oveja (€/oveja) 1.211,7 ± 1.770,0 146,1
Inversión en instalaciones por oveja (€/ oveja) 178,7 ± 110,3 61,7
Inversión en maquinaria por oveja (€/oveja) 117,8 ± 77,1 65,4
Área de alojamiento por oveja (m2/ oveja) 2,3 ± 1,4 60,9
Amortización total por oveja (€/oveja) 48,2 ± 20,1 41,7
Gasto en suministros por oveja (€/oveja) 22,9 ± 13,6 59,4
Gasto en mano de obra por oveja (€/oveja) 72,3 ± 40,9 56,6
Mano de obra total (UTA) 3,4 ± 2,4 70,6
Productividad mano de obra (UTA/100 ovejas) 0,49 ± 0,26 53,1
Mano obra familiar (%) 57,1 ± 41,0 71,8 1DE: Desviación estándar
En una tercera etapa, las explotaciones fueron clasificadas en grupos utilizando un análisis
clúster con los componentes seleccionados (Uriel y Aldas, 2005; Toro-Mujica et al., 2012). Se
utilizó un análisis clúster jerárquico basado en las distancias Euclidiana, Euclidiana al
cuadrado y de Manhattan con el método de Ward, el cual optimiza la variabilidad dentro de
los clústeres (Köbrich et al., 2003; Uriel y Aldas, 2005). El número óptimo de clústeres fue
seleccionado a partir de la regla de “Elbow” (Gelasakis et al., 2012). Se obtuvieron tres
42
agrupaciones, las cuales fueron testadas mediante análisis discriminante y análisis de
varianza. Como solución final se seleccionó la agrupación jerárquica con la distancia
Euclidiana, debido a que la función discriminante clasificó correctamente el mayor
porcentaje de explotaciones y generó diferencias significativas entre grupos en la mayor
proporción de variables.
Finalmente, para caracterizar y comparar los grupos identificados se utilizó ANOVA con el
test de Tukey para las variables métricas, y el test de chi–cuadrado para las variables
categóricas, tanto de las variables iníciales y como de otras consideradas de interés (Uriel y
Aldas, 2005; Gelasakis et al., 2012; Toro-Mujica et al., 2012). Todos los análisis fueron
desarrollados con el software SPSS 15.0 (Pérez, 2001; SPSS, 2006).
2.3. Resultados
2.3.1. El sistema ovino manchego
El tamaño medio del rebaño es de 867,7 ovejas con elevada variabilidad entre granjas (entre
81 a 5.500 ovejas) y 3,43 UTA por explotación, en un 57,1% de carácter familiar. La carga
ovina media es de 0,19 UGM/ha, con esquemas de manejo que van de extensivo a intensivo.
Predominan las instalaciones tradicionales para el alojamiento de los animales y el
almacenamiento de insumos, con una antigüedad media de 11 años. El 86% dispone de
equipo de ordeño, sistema de refrigeración de la leche y vehículos.
Un 83% de la superficie se destina a pastos y el resto a uso agrícola: cultivo de cereales de
secano, olivo, vid, girasol, entre otros. El 64% de la alimentación es externa a la explotación.
El sistema de alimentación más utilizado (57%) es una mezcla de forrajes y subproductos
industriales (unifeed), que se complementa con el aporte de concentrado, aunque sin
realizar racionamiento según nivel de producción y estado fisiológico. La leche producida por
oveja y lactación es de 145,3 kg, con una lactación media de 132 días, y una prolificidad de
1,6 corderos por parto.
La reproducción se planifica en el 82% de las explotaciones y consta en promedio de tres
cubriciones de 3 meses, mientras que el resto mantiene los moruecos con las ovejas
43
permanentemente, permitiendo la monta continua y no controlada durante todo el año. No
es habitual el uso de técnicas reproductivas y tratamiento de secado en las explotaciones.
2.3.2. Análisis de componentes principales
El test de esferidad de Barlett fue significativo (P<0,05) y la prueba de KMO fue de 0,739,
indicando la adecuación de los datos al análisis de componentes principales. Fueron
seleccionados los primeros tres componentes, con un autovalor mayor que 1 (Köbrich et al.,
2003; Uriel y Aldas, 2005), que explican el 80,5% de la variabilidad original (Tabla 2.2).
El primer componente principal explica el 37,1% de la variabilidad y se relaciona con la
Productividad de las explotaciones. Puntuaciones elevadas en este componente se
corresponden con las explotaciones de mayor carga ganadera y producción por hectárea.
El segundo componente principal se refiere al Uso de la tierra, justifica el 29,2% de la
varianza e indica la relación entre la actividad agrícola y la tecnificación. Las explotaciones
con puntuaciones elevadas tienen una mayor orientación agrícola, que se corresponde con
mayor nivel tecnológico y predominio de la tenencia en propiedad.
Tabla 2.2. Componentes principales (CP)
Variables CP 1 CP 2 CP 3
Mano de obra familiar (%) -0.163 -0.385 -0.601 Carga ganadera (UGM/ha) 0.961 0.018 0.016 Productividad de corderos (corderos/ha) 0.958 0.020 0.060 Productividad lechera (kg de leche/ha) 0.939 -0.000 0.049 Superficie total (ha) -0.312 0.041 0.838 Superficie agrícola por oveja (ha/oveja) -0.050 0.884 0.004 Inversión total por oveja (€/oveja) -0.024 0.901 0.209 Superficie propia por oveja (ha/oveja) -0.103 0.850 0.255 Ovejas (n) 0.385 0.129 0.816 Superficie de pastos (%) -0.423 -0.723 -0.058 Autovalor 3.714 2.923 1.414 Varianza (%) 37.142 29.235 14.148 Varianza acumulada (%) 37.142 66.376 80.524
El tercer componente principal que describe la Dimensión, explica el 14,1% de la variabilidad
total e indica la relación negativa entre el tamaño de la explotación y la mano de obra
44
familiar. Así, las explotaciones de mayor puntuación en este componente corresponden a las
explotaciones no familiares y de mayor dimensión, tanto en ganado como en superficie.
2.3.3. Análisis de conglomerados y establecimiento de la tipología
La agrupación óptima fue la de 3 clústeres con la distancia Euclidiana, conformados por:
grupo I: 62 explotaciones (39,5%); grupo II: 63 explotaciones (40,1%) y grupo III: 32
explotaciones (20,4%) (Figura 2.1).
Figura 2.1. Posición de las explotaciones de acuerdo a los puntajes obtenidos para CP 1 y
CP 2
El análisis discriminante clasificó de manera correcta el 88,53% de las explotaciones. En las
Tablas 2.3, 2.4 y 2.5 se muestran las diferencias y similitudes de los grupos identificados. En
base a esta información se describe la siguiente tipología.
Grupo I: Pequeñas explotaciones familiares
Este grupo concentra el 39,5% de las explotaciones. Se trata de pequeñas unidades de
producción, con una media de 405 ovejas, sin tierra (0,02 ha/oveja), que generan dos
puestos de trabajo de carácter familiar, donde la mayor parte de los ingresos provienen de la
45
actividad ovina. Tienen instalaciones ineficientes y precarias para el alojamiento de los
animales y almacenamiento de insumos, con una antigüedad media de 11 años. El 69%
dispone de equipo de ordeño, tanque refrigerador de leche y maquinaria agrícola.
Los rebaños pastorean durante todo el año grandes áreas alquiladas de pastos naturales,
eriales, barbechos, rastrojeras y praderas. El 75% de la alimentación es externa a la
explotación y es el grupo con mayor dependencia de insumos externos. La alimentación se
organiza en dos grupos según el estado productivo: “ovejas en ordeño” y "vacío", que
incluye las ovejas gestantes y las no gestantes, la reposición y los moruecos. La producción
de leche y de corderos es baja, tanto por oveja como por superficie, predominando las
lactaciones cortas y los destetes tardíos. La productividad de la mano de obra es de 211
ovejas/UTA.
El manejo reproductivo es simple en la mayor parte de las explotaciones. Se realizan en
promedio dos cubriciones de 5 meses en el 72% de las explotaciones, mientras que el resto
mantiene los moruecos con las ovejas permanentemente, permitiendo la monta continua y
no controlada durante todo el año.El 38,2% de las explotaciones del grupo I se dedican
principalmente a la actividad ganadera (ovina y caprina). El rendimiento económico medio es
de 36 €/oveja, el menor de los tres grupos (Tabla 2.5).
Grupo II: Grandes explotaciones extensivas
Este grupo concentra el 40,1% de las explotaciones. Se trata de explotaciones mixtas en
mano de obra, que genera entre 3 y 4 puestos de trabajo, con una media de 1,744 ha de
superficie y 1,059 ovejas, orientada a la producción de leche y corderos. Las instalaciones y
equipos son similares al grupo I, pero mejoradas. La tierra agraria se dedica principalmente
al cultivo de forrajes para el ganado, y solo el 11% de las explotaciones cultivan cereales para
la venta. El ganado pastorea principalmente praderas y rastrojeras, además de eriales y
barbechos cercanos a la explotación. El 62% de la alimentación externa es pienso y
subproductos, destinado a las ovejas en producción. El sistema de alimentación en el
pesebre consiste en unifeed que se complementa con pienso (53%). Se hace racionamiento
según estado fisiológico y nivel productivo en un 51% de las explotaciones. La producción de
leche y corderos es similar a las explotaciones del grupo I, con una duración de la lactancia
intermedia entre los grupos I y III.
46
La carga ganadera y el rendimiento físico por hectárea son los más bajos de todos los grupos.
Se planifica la reproducción de las ovejas en un 90% de las explotaciones y realiza en
promedio 4 cubriciones de 2,7 meses, con el objetivo de lograr 1,4 partos por oveja y año. Es
el grupo con la mayor productividad de la mano de obra (280 ovejas/UTA).
Son explotaciones que viven principalmente de la actividad ovina (82%) donde el principal
ingreso es la venta de leche, seguido de la venta de corderos. El ingreso total y el gasto total
son bajos y similares al grupo I, aunque este grupo presenta un mayor gasto en alimentación
y menor en mano de obra por oveja. No obstante, el resultado por oveja y superficie es
similar al grupo I (Tabla 2.5).
La estrategia del grupo II se centra en la utilización de los recursos propios del sistema y una
producción de acuerdo a la disponibilidad forrajera. Mantienen bajos costes de producción
(Tabla 2.5) y se alejan de la máxima productividad del sistema. La utilización de los recursos
disponibles junto a mejoras en la planificación de la reproducción (4 parideras, 28,5% de tasa
de reposición, 1,4 partos/oveja/año como objetivo), conllevan a mejorar la producción
(lactancia más largas, 137d); lo que favorece una mejora del resultado económico de este
grupo (Tabla 2.5). Tanto el margen neto/oveja como el resultado por oveja que se
incrementan en un 27% respecto al grupo I.
47
Tabla 2.3. Comparación de explotaciones (media ± desviación estándar)
Característica/Variable Grupo de explotaciones (%)
I (39,5) II (40,1) III (20,4)
Estructurales Ovejas (cabezas) 405,5 + 176,6a 1.058,7 + 711,0b 1.387,4 + 1.165,5b Superficie total (ha) 564,7 + 291,2a 1.744,1 + 1.884,2b 955,8 + 776,7a Superficie propia (%) 1,5 + 3,0a 4,1 + 13,1a 63,1 + 42,1b Superficie propia por oveja (ha/oveja) 0,02 ± 0,04a 0,06 ± 0,23a 0,59 ± 0,66b
Superficie agrícola (%) 6,5 ± 11,3a 7,6 ± 8,0a 55,7 ± 38,1b
Superficie de pasto (%) 92,1 ± 16,3b 92,4 ± 8,1b 46,7 ± 32,5a
Instalaciones Instalaciones (n) 2,2 ± 1,0a 3,0 ± 1,1b 3,9 ± 1,7c Antigüedad naves (años) 11,3 ± 4,1 11,4 ± 4,3 9,3 ± 3,6 Área de alojamiento por oveja (m2/oveja) 2,6 ± 1,9 2,1 ± 0,9 2,2 ± 1,0 Mano de Obra Total (UTA) 2,01 + 0,77a 3,90 + 1,97b 5,25 + 3,50c Productividad mano de obra (ovejas/UTA) 211,6 + 85,0a 280,5 + 104,0b 252,7 + 109,3ab Mano de obra familiar (%) 90,8 + 20,2b 39,1 + 33,2a 27,0 + 39,7a Alimentación y uso de la tierra Pienso por oveja (kg/d) 0,99 + 0,62b 0,67 + 0,60a 0,66 + 0,44a Alimentación externa (%) 74,5 + 28,6c 62,2 + 29,7b 45,8 + 23,7a Cultivo autoconsumo (%) 93,0 + 23,2b 91,8 + 20,3b 55,0 + 35,5a Carga ganadera (UGM/ha) 0,16 + 0,07a 0,14 + 0,05a 0,35 + 0,31b Superficie de pastos por oveja (ha/oveja) 1,53 + 1,15b 1,56 + 1,34b 0,44 + 0,49a Superficie de cultivos por oveja (ha/oveja) 0,07 + 0,12a 0,11 + 0,12a 0,50 + 0,50b Manejo Estaciones de monta (n) 2,3 + 1,7a 3,7 + 1,7b 4,2 + 2,0b Cubrición (meses) 5,0 ± 5,0b 2,7 ± 3,4a 2,8 ± 4,0ab Tasa de reposición (%) 25,0 + 4,4a 28,5 + 9,8b 27,2 + 5,8ab Vida útil ovejas (años) 7,0 ± 1,4 6,8 ± 1,3 6,5 ± 1,0 Partos por oveja y año 1,3 + 0,20a 1,4 + 0,12b 1,5 + 0,11b Destete (d) 35,4 + 7,2b 31,5 + 10,0ab 29,2 + 13,0a Ordeño (d) 114,1 ± 28,1a 128,7 ± 26,1b 134,4 ± 27,5b Desempeño Productivo Lactancia (d) 122,0 + 35,6a 137,1 + 30,1b 143,7 + 31,7b Productividad lechera (kg de leche/ha) 124,2 ± 92,3a 117,1 ± 56,8a 268,5 ± 212,6b Producción de leche (kg/oveja/lactación) 140,4 ± 62,7 151,6 ± 43,7 142,6 ± 58,6 Productividad de corderos (corderos/ha) 1,30 ± 0,73a 1,19 ± 0,50a 2,90 ± 2,31b Prolificidad (corderos/parto) 1,5 ± 0,40 1,5 ± 0,31 1,6 ± 0,37 Asociacionismo Años en AGRAMA 8,8 ± 5,4 11,0 ± 11,5 11,4 ± 9,1 Productor Edad (años) 47,6 ± 9,8 48,9 ± 11,7 47,6 ± 11,3 Experiencia (años) 26,2 ± 12,1 25,1 ± 12,9 20,0 ± 12,3 Medias con diferente letra son significativamente diferentes (P<0,05)
48
Tabla 2.4. Frecuencia y comparación de la variables categóricas (%)
Variable Característica Grupos (%) Valor
critico I (39,5) II (40,1) III (20,4)
Sociales
Continuidad No 5,7 2,5 0,6 0,040
<5 años 4,5 1,9 0,0 >5 años 29,3 35,7 19,7
Relevo generacional Si 26,4 32,3 15,5 0,163
No 33,9 19,3 22,6 Asociacionismo
AGRAMA No 32,5 21,0 6,4 0,000 Si 7,0 19,1 14,0
Prácticas de manejo
Cubrición Continuo 10,8 3,8 2,5 0,021
Planificada 28,7 36,3 17,8
Control de la monta No 33,8 26,7 9,5 0,000 Si 5,7 13,4 10,8
Efecto macho No 29,9 26,7 12,7 0,343 Si 9,5 13,4 7,6
Tratamiento hormonal
No 29,3 16,6 6,4 0,000 Si 10,2 23,6 14,0
Usa inseminación artificial
No 31,2 24,2 8,3 0,000 Si 8,3 15,9 12,1
Tratamiento de secado
No 29,3 15,9 7,6 0,000 Si 10,2 24,2 12,7
Selección reposición
Ascendencia materna 24,2 21,7 3,8 0,000 Prolificidad 0,0 1,3 0,0
Conformación 5,7 0,6 1,3 Valor genético 9,5 16,6 15,3
Alimentación Lotes de alimentación
No 32,5 19,7 8,9 0,000 Si 7,0 20,4 11,5
Sistema de alimentación
Pienso + forraje 24,8 12,1 5,1 0,000 Unifeed 3,8 8,3 4,5
Unifeed + pienso 10,8 19,7 10,8
Hace pastoreo No 0,6 0,6 3,2 0,002 Si 38,8 39,5 17,2
Tipo pastoreo Conducido 38,0 38,7 10,7 0,001
Cercas 2,7 2,7 7,3
Pastoreo por lotes No 22,9 13,4 8,9 0,020 Si 16,6 26,7 11,5
Diversificación Ovinos Leche 24,2 22,2 6,6 0,000 Ovinos Agricultura 1,3 4,4 12,7 Ovinos Caprinos 14,0 13,3 1,3
49
Tabla 2.5. Comparación de las variables económicas (media ± desviación estándar)
Variables Grupo (%)
I (39,5) II (40,1) III (20,4)
Venta leche (%) 51,6 + 20,6b 52,6 + 18,6b 38,7 + 20,2a Ventas animales (%) 21,9 ± 8,6 20,0 ± 7,2 18,6 ± 8,5 Ventas agrícolas (%) 1,6 + 7,2a 2,5 + 7,4a 22,1 + 21,7b Subsidios (%) 11,1 + 3,9b 12,1 + 3,3b 9,0 + 3,8a Ingreso total por oveja(€/oveja) 303,6 + 87,5a 321,6 + 83,9a 431,2 + 176,2b Gasto mano obra por oveja (€/oveja) 78,7 + 45,1b 60,9 + 20,7a 82,4 + 55,8b Alimentación externa por oveja (€/oveja) 45,3 ± 27,1 47,9 ± 34,1 33,6 ± 25,4 Total alimentación por oveja (€/oveja) 60,0 + 30,4a 88,0 + 38,4b 84,3 + 53,1ab Gasto total por oveja (€/oveja) 267,2 + 63,3a 271,4 + 45,9a 318,9 + 96,8b Precio medio ponderado (€/kg) 1,9 ± 0,61a 1,8 ± 0,54a 3,1 ± 2,1b
Coste unitario (€/kg) 2,2 ± 0,95ab 1,9 ± 0,63a 2,6 ± 1,3b Margen bruto por oveja (€/oveja) 112,9 + 81,8a 129,8 + 84,6a 217,8 + 153,9b Margen neto por oveja (€/oveja) 33,3 + 87,8a 50,2 + 86,2b 127,2 + 148,7c Resultado por oveja (€/oveja) 36,4 + 67,5a 50,2 + 69,6b 112,3 + 118,4b Rentabilidad (%) 8,7 ± 9,5 9,7 ± 10,1 5,3 ± 5,6 Las medias con diferente letra son significativamente diferentes (P<0,05)
Grupo III: Explotaciones mixtas tecnificadas
Este grupo concentra el 20,4% de las explotaciones y desarrolla un sistema mixto
agricultura–ganadería, donde tiene gran incidencia la mano de obra asalariada, con más de
cinco empleos directos (Tabla 2.3). Las instalaciones son más novedosas e incorporan mayor
nivel tecnológico y funcional.
El productor es propietario del 60% de la tierra, el 46% de la misma es cultivada con
cereales; el 26% de los productores combinan cereales con forrajes y el 27% exclusivamente
producen forrajes. El resto se corresponde a pastos naturales, eriales y barbechos utilizados
para la alimentación del rebaño, mediante pastoreo en el 80% de las explotaciones. El 55%
de las cosechas son destinadas a la alimentación del rebaño, mientras que el 45% restante
son vendidas al mercado, principalmente los cereales.
Las ovejas en producción se alimentan exclusivamente en pesebre con unifeed y
concentrado y se suelen hacer lotes de animales y racionamiento de acuerdo al nivel
productivo y estado fisiológico del animal. Al disponer de mayor área de cultivo y mayor
producción para uso propio, la dependencia externa es menor; solo justificada por la
dimensión del rebaño.
50
Este grupo presenta el mayor nivel de tecnificación, alcanzando elevada carga ganadera y un
rendimiento medio por superficie (268,5 kg de leche y 2,9 corderos por ha), predominando
el destete precoz y las lactaciones largas. El manejo del rebaño es más eficiente; el 87% de
las explotaciones planifica la reproducción de las ovejas y realiza en promedio 4 cubriciones
de 3 meses, con el objetivo de lograr 1,5 partos por oveja y año, con el uso de monta dirigida
(Tabla 2.4). La aplicación de tratamientos hormonales e inseminación artificial también son
prácticas habituales. La productividad de la mano de obra es intermedia (253 ovejas/UTA)
entre los grupos I y II.
Son explotaciones mixtas cereal-ovino, con el ingreso más elevado de todos los grupos,
siendo la venta de leche y la agricultura las principales fuentes de ingreso. Del mismo modo,
es el grupo con el mayor gasto por oveja, debido a mayores amortizaciones y gastos propios
de los cultivos. El resultado final es el más elevado de todos los grupos.
Este grupo hace una apuesta por la actividad ovina, dentro de un proceso altamente
tecnificado. Son explotaciones grandes (956 ha), que orientan la finca a un sistema mixto. La
actividad agrícola es tecnificada lo que permite incrementar la producción de recursos que
se destinan a la alimentación del ganado. Por otra parte, el nivel tecnológico aplicado al
ovino, proporciona a los productores a partir del carácter pastoril la posibilidad de realizar
una planeación estratégica con el objetivo de construir ventajas competitivas y así enfrentar
las potencialidades y limitaciones del sistema y las oportunidades y los riesgos del entorno,
con el resultado de un alto nivel productivo de la actividad.
2.4. Discusión
La actividad agraria en Castilla-La Mancha tradicionalmente se ha desarrollado en
explotaciones familiares extensivas bajo la convivencia de una agricultura de secano y la cría
de ovejas; mediante tres subsistemas: 1) explotaciones sin tierra; 2) parcelas con escasa
superficie agrícola que limita el número de animales; y 3) grandes extensiones de superficie
agrícola con bajo número de animales; caracterizados por un bajo nivel de integración como
consecuencia de la distinción entre agricultores y ganaderos producto de restricciones
estructurales, socioeconómicas y climáticas (Caballero, 2001).
51
Uno de los principales cambios ha sido el incremento del tamaño del rebaño y la
productividad, que prácticamente duplica las cifras publicadas por Caballero (2001) y Gallego
(2002), resultado de un proceso de concentración de explotaciones, en el que las más
pequeñas han ido desapareciendo (MAGRAMA, 2012a), lo que explica la mayor proporción
de explotaciones grandes (60,5%), grupos II y III, con el fin de aprovechar la economía de
escala (Kumm, 2009; Ramírez-Angulo et al., 2010), condición clave en el mantenimiento y
desarrollo de las explotaciones (Montoro et al., 2007a). En esta tendencia también ha
influido la reforma de la PAC de 2003, con vigencia en España desde 2006 (Gaspar et al.,
2008).
Los subsistemas descritos por Caballero (2001) se concentran mayoritariamente en los
grupos I y II identificados en el presente estudio. La evolución se corresponde con la
tendencia señalada por Caballero (2009), Montoro et al. (2007ab) y Riedel et al., (2007),
donde las explotaciones orientadas a la producción de leche se focalizaron hacia una mayor
productividad, lo que implica mayor exigencia de instalaciones, mecanización y tecnificación
(Gallego, 2002). Coincidiendo con los resultados indicados por Montoro et al. (2007b),
donde destaca la sustitución del pastoreo exclusivo por una combinación de pastoreo y
suplementación en pesebre, innovación tecnológica de amplio uso de acuerdo a los
resultados obtenidos en el presente estudio; y con lo señalado por Requejo (2008), Martín et
al. (2009), Martín et al. (2010) y Requejo y Mulas (2010), donde las explotaciones con mayor
nivel de planificación reproductiva alcanzan mayores resultados económicos.
Las explotaciones del grupo I tienen asociados graves problemas estructurales que
comprometen su futuro: imposibilidad de crecer, reposición de la mano de obra,
cumplimiento de nuevas exigencias de bienestar animal, de la política agrícola común, etc.
Como consecuencia, las explotaciones del grupo I no han podido incrementar la superficie
agrícola, aunque si hacen un uso más intensivo de la tierra. La continuidad y el relevo
generacional son aspectos clave en la sostenibilidad del grupo I (Ripoll-Bosch et al., 2012);
aspectos potenciados al vincularse la explotación al beneficio social y económico de la DOP
(Marescotti, 2003; Fernández-Ibiza y Varo-García, 2009).
Los grupos identificados responden según la calificación de la FAO (Robinson et al, 2011), a
un sistema mixto que se repite en distintas latitudes aunque con diferentes matices según
52
las características agroclimáticas y socioeconómicas de cada país. Se les suele denominar
como: sistemas múltiples de bajos insumos, extensivas familiares, etc. (Van'tHooft et al.,
2002; Lara-Covarrubias et al., 2003; Ondersteijna et al., 2003; Robinson et al., 2011; García y
Gómez, 2012; Hemme, et al., 2013). En todos los casos es un modelo en equilibrio con los
recursos del agrosistema, situado en zonas marginales y que actúa como motor de
desarrollo endógeno, generador de empleo y conservador activo de la biodiversidad (Valerio
et al., 2009).
En los grupos II y III las explotaciones disponen de superficie para producción de alimentos
para el ganado, aunque con distintas estrategias organizativas. Así el grupo II muestra baja
dependencia a los insumos externos y se orientan a una producción de mínimo coste, con
manejo tradicional, bajo nivel tecnológico y escasos requerimientos financieros. En
consecuencia no incrementan sus exigencias en la mejora de los resultados productivos y
reproductivos, aunque el margen que obtienen por oveja les permite continuar en la
actividad generando beneficios y asumiendo un bajo nivel de riesgo.
Por otra parte, las explotaciones correspondientes al grupo III combinan su actividad
ganadera con la agrícola, han realizado altas inversiones en agricultura y su objetivo es
maximizar el resultado global del sistema; tanto la parte agrícola como la ganadera (leche y
queso), aprovechando las sinergias tecnológicas entre actividades. Por tanto mantienen el
carácter pastoril y aplican distintas mejoras tecnológicas, organizativas y financieras en la
explotación que les lleva a maximizar los resultados técnicos y económicos de acuerdo a lo
indicado por Garcíay Pacheco (2011) y Rivas et al. (2014). El elevado nivel de inversiones
conlleva asumir más riesgo global aunque se distribuye entre las distintas actividades del
sistema: producción lechera (leche y quesos), agricultura, olivar, cinegética, etc. lo que
contribuye a la sustentabilidad del mismo (Angón et al., 2013b).
2.5. Conclusiones
El enfoque de sistemas de producción con rumiantes tiene en el análisis multivariante una
herramienta poderosa para clasificar la diversidad de explotaciones ganaderas, permitiendo
la condensación de grandes conjuntos de datos, e identificar y explicar los grupos resultantes
mejor que clasificaciones subjetivas basadas en consideraciones arbitrarias y ad hoc.
53
Las características estructurales de las explotaciones de ovino lechero por lo general
condicionan las decisiones de manejo, estas por sí solas, no constituyen factores descriptivos
de las explotaciones.
La ganadería ovina en Castilla-La Mancha responde a un sistema mixto, de carácter familiar y
predominantemente pastoril que desarrolla una actividad de gran tradición en la zona de la
Mancha y es la base de la producción dela DOP “Queso Manchego”, producto de alta calidad
a nivel nacional e internacional.
El desarrollo de la tipología ha permitido; por una parte determinar la evolución del sistema
y diagnostica su situación actual. Por otro lado considerar en cada grupo las variables que
diferencia sus estructura productiva y los resultados económicos, atendiendo sus fortalezas,
amenazas, riesgos y oportunidades, a la hora de proponer medidas de apoyo de mejoren su
viabilidad.
Las Explotaciones pequeñas familiares viven exclusivamente de la actividad ovina y muestran
gran dependencia de la alimentación externa, y son más vulnerables frente a modificaciones
en el precio de los insumos y de la leche.
Las Grandes explotaciones extensivas, muestran baja especialización aunque su dimensión y
el aprovechamiento de los recursos les permiten, mediante una estrategia de bajos costes
garantizar su viabilidad.
Finalmente, las Explotaciones mixtas tecnificadas, convierten esta actividad en una opción
viable empresarialmente y de gran interés tanto por la generación directa de puestos de
trabajo. Los tres tipos de explotaciones constituyen herramientas activas para el desarrollo
endógeno de la zona y mantener la oferta de productos de calidad (DOP). Asimismo su alto
nivel de inversiones se distribuye entre las actividades y favorece su sustentabilidad.
55
CAPÍTULO 3.1. INVENTARIO TECNOLÓGICO EN LAS EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS DE
LA DOP “QUESO MANCHEGO”, CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA
Este capítulo ha dado lugar al siguiente trabajo:
Rivas, J., Morantes, M., De Pablos-Heredero, C., Perea, J., Bermejo, J.M., Dios-Palomares, R., García,
A. 2014. Inventario tecnológico en las explotaciones ovinas lecheras de la DOP “Queso Manchego”,
Castilla-La Mancha, España. Rev. Yachana. (En revisión)
3.1.1. Introducción
La actividad ovina en Castilla-La Mancha, se encuentra inmersa en un sistema mixto cereal-
ovino (Rivas et al., 2014); se considera un sistema abierto que posee estructura,
componentes, entradas, salidas y función e interacción entre sus elementos y componentes
con fines de producción, para la obtención de productos y servicios en beneficio del hombre.
Esta concepción sistémica caracteriza la Zootecnia (Vilaboa-Arroniz, 2013); donde además la
finalidad productiva determina los procesos productivos mediante una estrecha relación con
el tamaño del sistema, la disponibilidad de recursos y la situación socioeconómica del
productor (Vilaboa-Arronizet al., 2009).
La ejecución de los procesos productivos surge de la experiencia cotidiana, transmitida por
tradición oral de generación en generación (conocimiento tácito); conocimiento que al ser
documentado puede ser combinado, analizado, validado y socializado, mediante un método
sistemático o científico (Ospina et al., 2011) y transformar el conocimiento tácito en un
producto, proceso o metodología; lo que se conoce como innovación tecnológica, que
aplicadas al campo de la producción animal dan origen a las tecnologías de producción
animal.
En Castilla-La Mancha las explotaciones ovinas lecheras tienden hacia una mayor
especialización y tecnificación (Montoro et al., 2007ab; Rivas et al., 2014). La innovación
tecnológica comprende un conjunto de conceptos, prácticas, normas y actitudes que
permite a los productores realizar una planeación estratégica con el objetivo de construir
ventajas competitivas a partir de enfrentar las potencialidades y limitaciones del sistema y
las oportunidades y los riesgos del entorno (González et al., 2011; Ospina et al., 2011).
56
Inventariar las innovaciones tecnológicas y evaluar el impacto de la implementación de estas
tecnologías es fundamental para identificar deficiencias o fortalezas, y realizar la propuesta
de medidas correctoras que permitan abordar los retos futuros. El objetivo del trabajo es
determinar el inventario tecnológico y su asociación con las características productivas y
sociales del sistema; así como las limitaciones en la adopción de las innovaciones
tecnológicas.
3.1.2. Materiales y Métodos
3.1.2.1. Área y población de estudio
El área de estudio fue la región española de Castilla La Mancha, entre los paralelos 38º y 41º
N y los meridianos 1 y 5 W, con un área aproximada de 800.000 ha. La planicie es la
topografía preponderante. El clima de la región es Mediterráneo Continental, con inviernos
secos y veranos secos y calurosos. Las precipitaciones se concentran en otoño y primavera,
muy irregulares, entre 400 y 1,000 mm anuales. En invierno las temperaturas medias oscilan
en torno a 5ºC, mientras que en verano ascienden a una media de 25 Cº (Brunet et al., 2006;
Caballero, 2009; De Castro, 2009).
La población del estudio consistió en 907 explotaciones de ovino Manchego ubicados en la
región natural de la Mancha, zona amparada por la Denominación de Origen Protegida
“Queso Manchego”; se estudiaron 157 explotaciones (136.237 ovejas), que representa el
17% del total de explotaciones.
3.1.2.2. Recolección de datos
La información fue obtenida mediante visitas in situ con el productor o gerente. La
entrevista fue realizada entre Junio y Septiembre de 2012 y los datos fueron recogidos por el
mismo encuestador. El cuestionario fue similar al descrito en Toro–Mújica et al. (2012), e
incluyó preguntas relativas a: localización y uso de la superficie, instalaciones e
infraestructura, censo de animales, mano de obra, manejo de la alimentación, del pastoreo,
reproductivo, sanitario, del ordeño y calidad de la leche y aspectos económicos y sociales.
Con la información recopilada en la encuesta y en base a la clasificación del UTEP-INIFAP de
las innovaciones tecnológicas en el ovino (Cuevas-Reyes et al., 2013) y la metodología
57
descrita por García y Rivas (2014) y empleada por Torres et al. (2014), se identificaran las
innovaciones tecnológicas.
3.1.2.3. Análisis estadísticos
La identificación de las innovaciones, se realizó con base a la revisión bibliográfica (Riedel et
al., 2007; Toussaint et al., 2009; Toro-Mujica et al., 2012) y a partir de la encuesta aplicada.
Las innovaciones identificadas se refinaron con la ayuda de un panel de expertos
conformado por seis profesores universitarios, cuatro investigadores y cuatro técnicos de
área. Con las innovaciones identificadas se realizaron distribuciones de frecuencias. Para
estudiar el efecto de los aspectos sociales y estructurales sobre la adopción de innovaciones
y producción de leche, se procedió inicialmente a categorizar las variables independientes
continuas mediante la utilización de los percentiles (P33 y P66), conformando tres categorías:
grupo I: menos del P33; grupo II: entre el P33 y P66 y grupo III: mayor al P66. Se evaluó el grado
de asociación entre el total de innovaciones adoptadas y aspectos técnico productivos
mediante la correlación bivariadas de Spearman.
En el abordaje del efecto del Total innovaciones adoptadas sobre la producción de leche, se
procedió a categorizar la variable total innovaciones mediante la utilización del percentil
(P50), conformando dos categorías: grupo I: menos del P50; grupo II: mayor e igual al P50.
La comparación entre los grupos se realizó mediante un modelo lineal generalizado
univariante, la diferencia entre medias se obtuvo a través de la prueba de Bonferroni con un
nivel de significancia del 5%, en todos los análisis estadísticos se empleó el programa SPSS
15,1 (Pérez, 2001; SPSS, 2006).
3.1.3. Resultados
3.1.3.1. Identificación y adopción de tecnologías
De acuerdo a la revisión bibliográfica y la encuesta se obtuvieron 77 variables tecnológicas
que posterior a la valoración del panel de experto, identificaron 38 tecnologías con un rango
de adopción desde el 5 al 100% (Figura 3.1.1). El uso de identificación individual, la
vacunación contra basquilla y agalaxia contagiosa, el control de brucelosis y parásitos
internos, el uso de correctores, la planificación de la reproducción, el uso de tanque de
58
refrigeración para la leche y de equipo de ordeño fueron las innovaciones con mayor nivel
de adopción (más del 80%), mientras que el uso de sistema de retirado automático de
pezoneras, cintas de alimentación, uso de nodrizas, planificación del pastoreo y uso de
asesor nutricional las menos adoptadas (<10%).
0102030405060708090
100
Iden
tifi
caci
ón
Pre
ven
ción
bas
qu
illa
Pre
ven
ción
bru
celo
sis
Con
trol p
arás
itos
Ref
riger
ació
n lec
he
Pre
ven
ción
agal
axia
con
tagio
sa
Corr
ecto
res
Eq
uip
o d
e ord
eño
Pla
nif
ica
rep
rod
ucc
ión
Pro
du
cció
n d
e al
imen
tos
Un
ifee
d
Sel
lad
o d
e p
ezon
es
Ali
men
ta s
egu
n a
nim
al
Uso
de
pie
nso
Reg
istr
os
Ap
lica
horm
on
as
Tra
tam
ien
to s
ecad
o
Sil
o -
Hen
o
Rep
osi
ción
val
or
gen
étic
o
Con
trol le
cher
o
Pro
gra
ma
gen
étic
o
Pla
nif
ica
cub
rici
ón
Ali
men
ta s
egú
n p
rod
ucc
ión
Lav
ado a
uto
mát
ico
Eco
gra
fia
Inse
min
ació
n
Efe
cto m
ach
o
Pre
ven
ción
mam
itis
gan
gre
nosa
Pra
der
as
Tra
tam
ien
to c
on
vit
-min
Flu
shin
g
Cer
cas
Des
vie
je v
alor
gen
étic
o
Ret
irad
or
auto
mát
ico p
ezon
eras
Ali
men
taci
ón
au
tom
átic
a
Cri
anza
art
ific
ial
Pla
nif
ica
pas
tore
o
Nu
tric
ion
ista
Ad
op
ció
n (
%)
Figura 3.1.1 Innovaciones identificadas y porcentaje de adopción tecnológica
Las explotaciones de ovino Manchego adoptan al menos 8 innovaciones tecnológicas y el
promedio general de las innovaciones adoptadas fue de 18. Aquellas explotaciones
pertenecientes a AGRAMA adoptaron significativamente mayor número de tecnologías que
las explotaciones que no pertenecen. La adopción de innovaciones aumenta
significativamente con un mayor nivel de educación, la esperanza de continuidad en la
actividad y la figura jurídica; respuesta similar se observa con la dimensión y la tenencia de
tierra; respuesta no observada sobre la producción de leche por oveja y año, la cual es
dependiente de la pertenencia a AGRAMA y la dimensión (Tabla 3.1.1).
59
Tabla 3.1.1.Adopción de tecnologías y producción de leche de acuerdo a aspectos sociales
y estructurales
Variable Tecnologías incorporadas (n) Producción de leche (kg/oveja/L)
Figura jurídica Persona física 17,1 ± 0,5a 143,8 ± 5,3 Sociedades 21,3 ± 0,8b 148,6 ± 7,8 Edad del ganadero (años) Menos de 44 18,4 ± 0,8 151,2 ± 7,7 Entre 44 – 52 19,2 ± 0,8 141,6 ± 7,3 Más de 52 17,4 ± 0,8 143,6 ± 7,9 Nivel de estudio Sin estudios 16,6 ± 0,8a 137,4 ± 8,3 Básica 17,2 ± 0,7ab 146,5 ± 6,8 Bachiller ESO 20,2 ± 1,1bc 156,0 ± 11,2 Universitaria 23,1 ± 1,2c 146,0 ± 11,5 Experiencia ganadero (años) Menos de 17 19,2 ± 0,8 149,7 ± 7,8 Entre 17 y 30 18,2 ± 0,8 145,4 ± 7,0 Más de 30 17,6 ± 0,9 140,6 ± 8,1 Continuidad en la actividad Menos 5 años 13,8 ± 1,1a 134,1 ± 11,2 Más de 5 años 19,2 ± 0,5b 147,4 ± 4,7 Relevo generacional No 18,6 ± 0,5 148,3 ± 5,1 Si 17,1 ± 0,9 134,7 ± 8,6 Asociación de raza No pertenece 14,2 ± 0,3a 137,7 ± 5,6a Si pertenece 24,6 ± 0,4b 156,7 ± 6,8b Ovejas Menos de 461 14,7 ± 0,7a 126,5 ± 7,4a Entre 461 y 889 18,5 ± 0,7b 157,0 ± 7,4b Más de 889 21,8 ± 0,7c 152,4 ± 7,3b Superficie propia (ha) Menor a 33 16,8 ± 0,5a 145,7 ± 5,1 Entre 33 y 66 19,0 ± 2,0ab 172,4 ± 20,7 Mayor a 66 23,0 ± 0,9b 139,1 ± 9,0 Letras diferentes en la misma columna (P<0,05)
3.1.3.2. Asociación entre adopción de tecnologías y producción
Los coeficientes de correlación entre la innovación de tecnologías y producción fluctúan
entre (r= -0,53 a 0,61), significativas (Tabla 3.1.2). Asimismo el número de tecnologías
adoptadas se incrementa de modo significativo respecto a la dimensión de la explotación,
mano de obra y la producción de leche y corderos, comportamiento contrario se observa
60
con la dependencia de alimentos externos, donde a menor grado de adopción de tecnologías
mayor dependencia de insumos externos.
Tabla 3.1.2. Coeficientes de correlación entre variables productivas y la adopción de
tecnología
Ovejas
Superficie total
Mano de obra
Producción de leche
Corderos comerciales
Alimentación externa
Tecnologías
Ovejas (cabezas)
1 0,71** 0,82** 0,49** 0,59** -0,32** 0,52**
Superficie total (ha)
1 0,59** 0,60** 0,68** -0,23** 0,36**
Mano de obra (UTA)
1 0,80** 0,78** -0,36** 0,54**
Producción de leche (Kg/oveja/L)
1 0,87** -0,35** 0,58**
Corderos comerciales (n)
1 -0,36** 0,61**
Alimentación externa (%)
1 -0,53**
Tecnologías (n)
1
**: P<0,01 (2 colas)
3.1.3.3.- Efecto de las innovaciones en la producción de leche
La producción de leche aumentó con el número de innovaciones adoptadas por las
explotaciones de ovino Manchego; sin embargo, el aumento en la producción de leche fue
significativamente diferente entre las categorías de adopción tecnológica. En las
explotaciones que implementan más de 17 innovaciones la producción de leche se
incrementaba en 22 litros, frente a las explotaciones que implementan menos de 17
innovaciones (Figura 3.1.2).
61
Figura 3.1.2. Efecto del nivel de innovación tecnológica sobre la producción de leche (kg de
leche/oveja/lactación)
3.1.4. Discusión
La producción de leche de oveja en Castilla-La Mancha desarrolla en un sistema mixto
cereal-ovino eminentemente de carácter pastoril (85%), con 867,7 ovejas y 117,7 ha de
superficie total, el 18% de la superficie se usa en agricultura, el resto es pasto natural. El
productor tiene 48 años en promedio, existe esperanza de continuidad en la actividad (91%),
y de relevo generacional (74%). La comercialización se realiza en un 91% por los canales
comerciales tradicionales, y sólo en un 9% por los canales alternativos (Rivas et al., 2014); los
resultados obtenidos por Rivas et al. (2014) contrastados con los publicados por Caballero
(2001), indican una evolución creciente del número de explotaciones que se gestionan de
modo profesional, el incremento de la mano de obra asalariada; producto del incremento
del tamaño del rebaño y la productividad, como consecuencia de un proceso de
concentración de explotaciones (MAGRAMA, 2012b). Esta tecnificación es clave en el
mantenimiento y desarrollo de las explotaciones (Montoro et al., 2007ab), con el objetivo de
aprovechar la economía de escala (Kumm, 2009); asimismo en esta tendencia también ha
influido la reforma del 2003 y posterior revisión del 2008 – 2009 de la PAC (Gaspar et al.,
2008; Castel et al., 2011).
62
El carácter familiar y tradicional de las explotaciones ovinas simplifica la gestión, pero limita
la incorporación de tecnológicas por la dificultad de acceder al financiamiento (Toro-Mujica
et al., 2011), por una mayor resistencia a incorporar esquemas de manejo diferentes
(Cuevas-Reyes et al., 2013), y al carácter tradicional de las ganaderías (Morantes et al.,
2014). Las características de la explotación descritas por Rivas et al. (2014) concuerdan con
lo señalado por Morantes et al. (2008; 2014) en ovinos tropicales y en ovino Manchego,
respectivamente, en cuanto a que explotaciones con una organización de tipo empresarial
poseen mayor dinamismo y apertura a los cambios cuando se plantean el uso de
herramientas tecnológicas. Comportamiento que se potencia con la dimensión de las
explotaciones; tanto en número de animales, como en superficie (Vilaboa-Arroniz et al.,
2009), y por el régimen de tenencia de la tierra (Mekonnen et al., 2010; Cuevas-Reyes et al.,
2013; Salas-González et al., 2013).
La identificación de las innovaciones y su nivel de adopción es similar en objetivo al trabajo
de Mekonnen et al. (2010) realizado en pequeños productores de vacunos en Etiopia, cuyos
resultados son análogos en lo referente al nivel de adopción de algunas de las innovaciones
identificadas en el presente estudio. Las tecnologías, con una incorporación superior al 80%,
obedecen fundamentalmente a la existencia de normativas y al establecimiento de sistemas
de pagos diferenciados, que obligan o incentivan el uso de innovaciones tecnológicas por
parte de las ganaderías. Tal es el caso de la Ley de Sanidad Animal 8/2003, que contempla un
plan sanitario básico y a la implantación de un programa de mejora de la calidad y el
establecimiento de un pago diferencial por calidad (Arias et al., 2012), el cual fomenta el uso
de equipo e instalaciones que favorezcan la mejora de la calidad de la leche.
La identificación individual constituye una acción obligatoria de acuerdo al real decreto (RD)
947/2005 y en el reglamento de la comunidad europea (CE) 21/2004. Su uso principalmente
es la gestión de las primas ganaderas, la realización de campañas de saneamiento y
movimientos de animales. Por otro lado, la planificación de la reproducción se implementa
con el objetivo de disminuir la estacionalidad sexual y lograr una distribución uniforme de la
paridera a lo largo del año (Martín et al., 2009; Martín et al., 2010; Requejo y Mulas, 2010).
En el caso de los correctores se emplean tradicionalmente con el objeto de cubrir unos
contenidos de minerales y vitaminas mínimos en la ración de las ovejas. El uso de unifeed
63
con un 64% de adopción, es una de las respuestas más evidentes del proceso de
especialización e intensificación de las explotaciones de ovino Manchego, permite la
sustitución del pastoreo y un mejor aprovechamiento de la actividad agrícola mediante la
producción cereales y forrajes (Caballero, 2009). No obstante, según Casasús et al. (2012) el
unifeed constituyen la complementación ideal del pastoreo durante todo el año, porque es
un sistema de raciones completas, homogéneas que puede adaptarse con facilidad a las
necesidades de cada explotación, lo que permite a las ovejas mantener un óptimo estado de
salud y un máximo de producción. Asimismo Olaizola et al. (2008), señalan que el uso de
unifeed da lugar a cambios positivos en la estructura de la explotación, sobre todo en
términos de dimensión y favorece la sostenibilidad social de las explotaciones de ovino, y la
adopción de esta tecnología depende en gran medida de la mejora de los resultados técnicos
y en el incremento de los costes de alimentación que supone el uso de la misma.
Contrariamente, la baja implementación (<10%) de innovaciones relacionadas con el manejo
del pastoreo es consecuencia de las limitaciones estructurales del sistema vinculadas a la
tenencia de la tierra y al clima (Caballero, 2009; Caballero y Fernández-Santos, 2009).
El grupo de innovaciones con un rango de implementación entre un 40 y 60% obedecen
principalmente al conjunto de herramientas tecnológicas que incorpora AGRAMA mediante
el programa de mejoramiento de la raza Manchega, tales como: control de rendimiento
lechero, comprobación de filiación, técnicas reproductivas y selección genética (Jurado et al.,
2006), aspecto en el que el 40% de las explotaciones estudiadas pertenecen a AGRAMA;
grupo de tecnologías que favorecen un incremento en la producción de leche por oveja y
año, producto de un mayor conocimiento y control de los animales, con la consecuente
mayor producción de leche por lactancia (Milán et al., 2011).
El efecto positivo entre el número de tecnologías adoptadas y la producción de leche en las
explotaciones de ovino Manchego coincide con los resultados reportados en estudios
similares en vacunos (Mekonnen et al., 2010; Torres et al., 2014) y con estudios elaborados
en ovinos (Milán et al., 2011; Gelasakis et al., 2012). Igualmente las explotaciones
pertenecientes a AGRAMA implementan prácticas de gestión de procesos por lo que
producen más leche que las explotaciones que no pertenecen, evidencia de que una mejor
acción gerencial favorece la producción de leche. Del mismo modo, se reportan mejoras en
la producción de leche con la adopción de innovaciones en alimentación (Olaizola et al.,
64
2008); reproducción (Martín et al., 2010; Requejo y Mulas, 2010) y calidad de la leche (Arias
et al., 2012; 2013). No obstante, Morantes et al. (2014) señalan que el desempeño gerencial
promedio en las explotaciones de ovino Manchego no tiene niveles óptimos, por lo que es
necesario mejorar la gestión de los diferentes procesos.
3.1.5. Conclusiones
Las explotaciones de ovino lechero poseen un nivel de adopción de tecnológico muy
heterogéneo. La adopción de innovaciones es dependiente del perfil de la explotación y de
las características sociales: esperanza de continuidad, pertenencia a AGRAMA y el nivel de
educación de los productores. Las características de dimensión y tenencia de la tierra tienen
un importante impacto sobre la adopción de innovaciones en las explotaciones de ovino
lechero, por lo que generar acciones sobre estos aspectos podría favorecer un mayor grado
de implementación de innovaciones tecnológicas. Se ha comprobado, asimismo, que el
aumento de nivel de la adopción de tecnología se asocia con una mayor producción de
leche, como consecuencia de la implementación de tecnologías en la mejora del proceso
productivo.
Un aspecto de gran relevancia es el desarrollo de acciones dirigidas a potenciar el papel de
AGRAMA en el futuro de la producción de leche con ovino en Castilla-La Mancha, como un
elemento de consolidación de este sector en una zona reconocida como desfavorecida por la
Unión Europea, lo cual redundaría en beneficios sociales, económicos y ambientales.
65
CAPÍTULO 3.2. PAQUETES TECNOLÓGICOS Y SU RELACIÓN CON LA VARIABILIDAD DE LA
PRODUCCIÓN DE LAS EXPLOTACIONES DE OVINO MANCHEGO. CASO CASTILLA-LA
MANCHA, ESPAÑA
Este capítulo ha dado lugar a los siguientes trabajos:
Rivas, J., De Pablos-Heredero, C., Angón, E., Perea, J., Dios-Palomares, R., Morantes, M., García, A.
2014. Relationship between technological innovation and the variability of dairy sheep production in
the Mancha, Spain. Book of abstracts of the 65th Annual Meeting of the European Federation of
Animal Science (EAAP). Copenhagen, Dinamarca. 25-29 August 2014
Rivas, J., De Pablos-Heredero C., Perea, J., Barba, C., Dios-Palomares, R., Morantes, M., García, A.
2014. Adoption of technological packages in sheep farms of La Mancha, Spain. Challenges in the
future. Book of abstracts of the 65th Annual Meeting of the European Federation of Animal Science
(EAAP). Copenhagen, Dinamarca. 25-29 August 2014
3.2.1. Introducción
La producción ganadera en el centro-sur de España responde a un sistema mixto cereal-
ovino, el cual es la versión más cercana del sistema mediterráneo, donde el número de
meses secos es igual o superior a la mitad del año (Caballero y Fernández-Santos, 2009). Las
explotaciones están soportadas en la familia, hacen uso de los recursos locales, promueven
el desarrollo endógeno, la preservación de la biodiversidad y el mantenimiento del empleo
en las zonas rurales (Riedel et al., 2007). La transformación del sector ha promovido cambios
en la aplicación de las nuevas tecnologías en las diferentes fases del proceso productivo y en
la estructura de la propia organización. Los cambios han sido principalmente orientado al
área de bioseguridad (salud animal y la calidad de la leche), el sistema de cría, la
mecanización de las explotaciones y la mejora del desempeño reproductivo y genético
(Milán et al, 2011; Ryschawy et al, 2012; Riveiro et al., 2013).
La implementación de la tecnología es el resultado de la optimización de los diferentes
factores en la estructura de la explotación y en un contexto económico, social y cultural;
donde los productores que adoptan primero las innovaciones conviven con los rezagados,
los cuales retrasan su implementación. La implementación tecnológica implica, por un lado,
la adopción de las nuevas tecnologías y su difusión en el corto plazo y, por otro lado la
evaluación del impacto de la implementación en el sector (de Janvry et al., 2011). La
66
identificación de las tecnologías y su agrupación en paquetes adquiere relevancia estratégica
en el posicionamiento competitivo de la empresa; de Pablos-Heredero et al. (2012) explican
la conveniencia de identificar paquetes tecnológicos que sean relevantes para los usuarios,
fáciles de obtener y entender, dinámicos, flexibles, adaptables al sistema, sencillos de
implementar y sensibles a las variaciones en la producción. El cambio en la adopción de las
tecnologías, sus efectos y los impactos en la producción constituyen desafíos claves que
pueden favorecer el desarrollo de la ganadería y el aumento de la competitividad. En un
primer paso se requiere identificar si el productor ha implementado la innovación, la forma
en que ha tenido lugar y el grado de adopción (de Janvry et al., 2011), para posteriormente
evaluar su impacto. La tecnología constituye un recurso adicional que complementado
adecuadamente con otros recursos humanos y organizativos puede hacer florecer las
capacidades dinámicas que permiten a los productores llegar a un posicionamiento
estratégico (de Pablos-Heredero et al., 2012).
Son escasos los estudios globales acerca de la implementación de tecnologías en el sistema
mixto Mediterráneo (Riedell et al, 2007; Gelasakis et al, 2012; Riveiro et al, 2013). Por lo
tanto, el objetivo del presente estudio es la aplicación de la herramienta metodológica de
“Paquetes tecnológicos” en el sistema cereal-ovino en Castilla-La Mancha y sus
implicaciones en la variación de los resultados productivos.
3.2.2 Materiales y métodos
3.2.2.1. Marco conceptual de los paquetes tecnológicos
La innovación tecnológica comprende el conjunto de actividades científicas, tecnológicas,
financieras y comerciales que permiten mejorar productos, servicios, procesos, técnicas de
gerencia y sistemas organizacionales (Salas-González et al., 2013; García y Rivas, 2014). La
implementación de tecnologías comienza con la identificación de variables tecnológicas y el
modo de valorarlas. La identificación de tecnologías y su agrupación en paquetes determina
distintos resultados al depender de factores técnicos, sociales, económicos y políticos de la
explotación. Por otra parte, deben buscarse paquetes tecnológicos relevantes para los
usuarios, de fácil obtención y comprensión, dinámicos, flexibles, fáciles de implementar y
sensibles a las necesidades de los usuarios (García y Rivas, 2014).
67
3.2.2.2. Paquetes tecnológicos
La formación de los paquetes tecnológicos se logró mediante una metodología de carácter
cualitativo y participativo, que valora de modo directo las variables tecnológicas
identificadas (de Janvry et al., 2011), e indica que los estudios cualitativos son útiles porque
normalmente obtienen información sobre los impactos de una nueva tecnología de manera
directa del usuario. Esto aporta una idea a los investigadores de que, como y donde orientar
un posterior análisis cuantitativo. La construcción de los paquetes tecnológicos se realiza en
seis etapas (Figura 3.2.1).
Figura 3.2.1. Marco conceptual en el desarrollo de paquetes tecnológicos
68
Etapa 1. Selección de tecnologías
En la primera etapa, en base a la revisión bibliográfica (Riedel et al., 2007; Toussaint et al.,
2009; Toro-Mujica et al., 2012) y a partir de la encuesta aplicada se seleccionaron 77
variables representativas de las diferentes tecnologías existentes en los sistema mixto
cereal-ovino en Castilla-La Mancha, España.
Etapa 2. Paquetes tecnológicos
A partir de 77 variables tecnológicas se presentan al grupo de trabajo de 14 expertos,
compuesto por seis profesores de universidad, cuatro investigadores, un asesor de
AGRAMA, un técnico del control lechero, un asesor independiente en pastos y alimentación
y otro en reproducción que proceden a la selección y agrupación en paquetes tecnológicos
(PT). Inicialmente se seleccionaron aquellas tecnologías que recibieron la máxima
puntuación por cinco o más miembros del grupo de expertos. En una segunda vuelta se
debatió la incorporación de aquellas variables dudosas con cuatro puntuaciones máximas.
Etapa 3. Validación y contraste de paquetes tecnológicos
La propuesta de PT se ajustó a un cuestionario que fue validado mediante su aplicación en
una explotación piloto y la posterior retroalimentación que posibilitó generar el cuestionario
definitivo.
Etapa 4. Recogida de información. Caso Sistema mixto cereal-ovino Castilla-La Mancha
El estudio se llevó a cabo en la planicie de Castilla-La Mancha, situada entre los paralelos 38º
y 41º N y los meridianos 1 y 5W, que comprende una superficie aproximada de 800.000
hectáreas distribuidas de la siguiente manera: cultivos de cereales 51%, el 29% de la
vegetación arbustiva-estepa (eriales), y bosque mediterráneo, 14% pastos naturales y el
resto 6% de otros usos; el clima es predominantemente mediterráneo continental, con
inviernos secos y veranos secos y calurosos (Brunet et al., 2006; De Castro, 2009; Caballero,
2009). La población estaba compuesta por 907 granjas y se seleccionó una muestra de 157.
La información de las tecnologías se obtuvo mediante visitas a las explotaciones y
entrevistas in situ por el mismo técnico, durante el ejercicio 2012.
69
Etapa 5. Análisis de datos
El grado de implementación de los seis paquetes tecnológicos se determinó en las 157
granjas y su nivel de asociación mediante la determinación del coeficiente de correlación de
Spearman. Del mismo modo se obtuvo la explicación de la variación de los resultados
productivos de acuerdo con el número de tecnologías implementadas en cada paquete
tecnológico a través de la utilización de un análisis de regresiones múltiples paso a paso
(García y Rivas, 2014; Torres et al., 2014).
Etapa 6. Estrategia Tecnológica. Retos de futuro
Por último, mediante una discusión participativa se analizaron las tecnologías adoptadas, las
razones de éxito y fracaso (García y Rivas, 2014). Posteriormente, a tenor del entorno
interno y externo de la explotación, y el análisis de tecnologías identificadas, se hizo una
propuesta operativa de las tecnologías a incorporar para mejorar el posicionamiento
competitivo de las explotaciones.
3.2.3. Resultados y discusión
3.2.3.1. Sistema mixto cereal-ovino Manchego
Las explotaciones de ovino en la planicie de Castilla-La Mancha responde según los criterios
de la FAO a un sistema mixto diversificado, con bajos insumos y de carácter familiar
(Robinson et al., 2011). Es un modelo en sintonía con los recursos agrícolas del sistema.
Situado en zonas marginales y que actúa como motor de desarrollo endógeno, creando
empleo y preservando de manera activa la biodiversidad (Rivas et al., 2014). La granja
promedio está compuesta por 867 ovejas en 1.,117 ha. El pastoreo es guiado en pastos
naturales, eriales, barbechos y rastrojos de cereales. La finca combina la producción de leche
con la agricultura de secano (79%), orientada a la producción de alimentos para uso de las
ovejas (73%) y la conservación de las reservas a través de la elaboración de heno y ensilaje
(47%). Las granjas generan una media de 3,4 unidades permanentes de trabajo agricola
(UTA), con una productividad de leche de 145,3 kg/oveja/año, con una lactancia de 132 días.
La producción de corderos alcanza una media de 1,6 corderos/oveja/año y un intervalo
entre partos de 341 ± 98 días (Rivas et al., 2014)
70
3.2.3.2. Generación de paquetes tecnológicos
Posterior al análisis participativo y cualitativo las 77 innovaciones iniciales se redujeron a 38
tecnologías agrupadas en seis paquetes tecnológicos (Tabla 3.2.1). Los paquetes
tecnológicos de PT3. Bioseguridad, PT2. Alimentación y PT1. Manejo mostraron el mayor
grado de implementación en las explotaciones analizadas (Figura 3.2.2).
71
Tabla 3.2.1. Identificación de los paquetes tecnológicos
PT1. Manejo.Tecnologías que permiten obtener datos, transformarlos en información, ideas y conocimientos que permita generar estrategias de mejora operativa
Variables: 1) Sistema de identificación individual1 y registros
2 (nacimientos, muertes, ventas, reproductivo, etc.). 2) Uso dela información para la toma de decisiones. 3)
Realiza control lechero como estrategia de manejo. 4) Establece planificación de los procesos operativos (reproducción, alimentación, sanidad, etc.).5) La planificación se considera de manera integral en todo el proceso operativo. 6) Realiza un plan de mejoramiento genético del rebaño. 7) Participaría en el esquema de mejoramiento genético de la raza Manchega.
PT2. Alimentación.Tecnologías que permiten identificar y optimizar el sistema de alimentación (mínimo coste – máxima producción)
Variables: 1) La dieta de los animales se ajusta al estado productivo y/o fisiológico de los animales (corderos, ovejas, ovejas pre-nacimiento, ovejas en producción, carneros, etc.). 2) Usa Unifeed como sistema de alimentación integral. 3) Incorpora el uso de minerales. 4) Usa suplementos; los empelaría como herramienta de apoyo estratégico. 5) Usa subproductos o estaría dispuesto a utilizarlos como alimento para los animales.
PT3. Bioseguridad.Tecnologías que permiten mitigar los riesgos asociados con alteraciones en la salud del animal, y potenciar y garantizar la calidad del producto
Variables: 1) Realiza el plan sanitario básico: calificación sanitaria y programa de prevención de enfermedades. 2) Incorpora el control de parásitos internos y externos en el rebaño. 3) Incorpora la prevención de otras patologías acorde a la epidemiología de la explotación. 4) Ejecuta el plan de higiene (desinsectación, desratización y desinfección) de todas las áreas de la explotación. 5) Realiza un programa de control de salud de la ubre y calidad de la leche. 6) Aplica tratamiento de secado. 7) Plantea el uso de la desinfección del pezón posterior al ordeño. 8) Establece una rutina de higiene de todas las áreas y componentes de la sala de ordeño.
PT4. Uso de la tierra.Tecnologías que identifican estrategias que maximizan el aprovechamiento de los pastos naturales, naturalizados, residuos de cosechas, pasando por la producción de alimento y su procesamiento (ensilado o henificado)
Variables: 1) Aprovecha el recurso natural mediante el pastoreo; cual tipo de pastoreo emplea. 2) Dispone de superficie para uso agrícola; la agricultura se utiliza para la producción de alimentos. 3) Realiza la conservación de excedentes forrajeros mediante silo o heno. 4) Establece alguna estrategia de manejo del pastoreo (carga ganadera, cercas, pastoreo rotacional, diferido, etc.). 5) Establece alguna estrategia que mejoren la eficiencia en el uso del agua y la conservación del suelo (control de escorrentías, agricultura de conservación, etc.).
PT5. Equipos.Tecnologías que permitan maximizan el aprovechamiento de la infraestructura y del recurso humano sin perjuicio del bienestar animal y ambiental
Variables: 1) Dispone de sala de ordeño adecuada a la dimensión del rebaño y de fácil flujo de los animales y de los trabajadores. 2) Dispone de sala de lechería y de tanque de refrigeración de la leche adecuado en capacidad (volumen y potencia). 3) Se aprovecha totalmente la capacidad tecnológica instalada en la sala de ordeño. 4) La disposición de las diferentes áreas atiende una secuencia lógica del flujo de animales, maquinaria, trabajadores. 5) El sistema de limpieza del equipo de ordeño es totalmente automático y se cumple un protocolo de limpieza del área de sala de ordeño. 6) Dispone de sala y equipos para crianza artificial de corderos.
PT6. Reproducción-genética.Tecnologías que permitan maximizar la producción y potenciar el mejoramiento genético del rebaño
Variables: 1) Emplea técnicas reproductivas (efecto macho, flushing, tratamientos hormonales, etc.). 2) El uso de ecografías es un procedimiento rutinario y orientado a identificar animales no productivos (vacíos). 3) Se realiza evaluaciones andrológicas a los moruecos reproductores a fin de garantizar la fertilidad y capacidad de montas. 4) Los moruecos utilizados como reproductores son animales con valoración genética. 5) Implementa el uso de la inseminación artificial como herramienta de potenciar el mejoramiento genético. 6) Se planifica la cubrición, es decir se asigna el macho a la oveja en base a criterio zootécnico. 7) La planificación de la reproducción se acopla a la dinámica de todo el proceso operativo de la explotación. 1Real Decreto 947/2005 y Reglamento de la Comunidad Europea (CE) 21/2004.
2Real Decreto 479/2004 para el REGA y Real Decreto 728/2007.
3Real Decreto 1941/2004 y Boletín Oficial del
Estado 1/10/2004
72
Figura 3.2.2 Número de tecnologías identificadas, adoptadas y porcentaje de adopción por
paquete tecnológico
3.2.3.3. Relación de los paquetes tecnológicos y la variabilidad de la producción
El paquete tecnológico PT1.Manejo se correlaciona (P<0,01) con el resto de paquetes
tecnológicos (Tabla 3.3.2). Destaca la asociación con los paquetes de PT6.Reproducción-
genética (r = 0,61), PT5.Equipos (r = 0,63) y PT3.Bioseguridad (r = 0,51). La asociación del
paquete tecnológico PT3.Bioseguridad y el resto de los paquetes fue baja; sin embargo, el
nivel de significación de la correlación entre los paquetes tecnológicos: PT4.Uso de la tierra,
PT5.Equipos y PT6.Reproducción-genética indican una interacción positiva con el paquete
tecnológico de PT3.Bioseguridad (Tabla 3.2.2). La producción de leche y de corderos, así
como la alimentación externa se correlaciona (P<0,01) con todos los paquetes tecnológicos,
destaca que la asociación con la alimentación externa es negativa, es decir a mayor gasto en
alimentos menor posibilidad de implementación de innovaciones.
La innovación organizativa y la implementación de nuevas tecnologías no deberían
considerarse de modo aislado en el entorno de la explotación. Por el contrario, se evidencia
un predominio de las interacciones positivas entre los paquetes tecnológicos, por lo que la
implantación de nuevas tecnologías demanda el rediseño de los procesos para alcanzar las
eficiencias que estas tecnologías ofrecen. La innovación tiene varios aspectos, entre ellos su
73
carácter no lineal; es un proceso interactivo y colectivo que requiere de un abordaje
sistémico (de Pablos-Heredero y López-Berzosa, 2011). En todos los casos el proceso de
innovación necesita la conjugación de todos los factores involucrados. Finalmente no se
descarta la existencia de otras asociaciones de interés; como las compensaciones y sinergias
entre las incertidumbres sociales, económicas y políticas (de Pablos-Heredero y López-
Berzosa, 2011; Dubeuf, 2011; González-Stagnaro y Madrid-Bury, 2011; Cuevas-Reyes et al.,
2013; Salas-González et al., 2013). Por ejemplo, el éxito en la mejora de la reproducción
exige mejoras en el paquete tecnológico PT5.Equipos, altamente asociados (r = 0,89); es
decir, el éxito en los programas de inseminación artificial requiere de equipo e instalaciones
adecuadas que eviten situaciones adicionales de estrés en los animales. Además, la
aplicación de los paquetes tecnológicos de PT6.Reproducción, PT3.Bioseguridad y
PT2.Alimentación exige un cambio y una mejora en la organización y gestión de la granja;
por ejemplo, cambios en algunas de las estrategias nutricionales como: la suplementación, el
momento de la alimentación, o de manejo como: la ventilación, el suministro de sombra y
sistema de alojamiento en relación con la producción de leche se evidenciaron (Bewley et
al., 2001). La aplicación de las nuevas tecnologías a menudo requiere la promoción de
innovaciones de procesos de negocio, donde las eficiencias que las tecnologías ofrecen
puedan ser alcanzadas (de Pablos Heredero-y López-Berzosa, 2011).
Tabla 3.3.2. Coeficientes de correlación de Sperman entre paquetes tecnológicos y
variables técnicas
Paquete tecnológico PT1 PT2 PT3 PT4 PT5 PT6 PL PC AE
PT1. Manejo 1 -0,17* 0,51** 0,29** 0,63** 0,61** 0,52** 0,52** -0,36**
PT2. Alimentación 1 -0,02 -0.12 -0.08 -0.07 0,22** 0,22** -0,11
PT3. Bioseguridad 1 0,29** 0,34** 0,35** 0,46** 0,42** -0,28**
PT4. Uso de la tierra 1 0,34** 0,34** 0,34** 0,37** -0,69**
PT5. Equipos 1 0,89** 0,52** 0,52** -0,41**
PT6. Reproducción-genética 1 0,43** 0,44** -0,35**
Producción de leche (PL) 1 0,87** -0,36**
Producción de corderos (PC) 1 -0,37**
Alimentación externa (AE) 1 *(P<0.05);**(P<0.01)
Los resultados de la regresión múltiple complementan los obtenidos con las correlaciones
(Tabla 3.2.3). La variabilidad en la producción de las granjas se explica, entre un 35 y 38%,
74
por la acción de los paquetes PT6.Reproducción-genética y PT1.Manejo. El modelo
propuesto excluye el resto de los paquetes.
Tabla 3.2.3. Efecto de los paquetes tecnológicos sobre la variabilidad de la producción y
alimentación externa
Variable Producción total Alimentación externa
(% costo) Leche (kg) Corderos (n) β P β P β P
Constante -35.509,5 0,036 -396,8 0,028 116,1 0,000 PT1.Manejo 0,187 0,024 0,176 0,030 - PT2.Alimentación - - -0,252 0,000 PT3. Bioseguridad - - - PT4. Uso de la tierra - - -0,729 0,000 PT5. Equipos - - - PT6. Reproducción-genética 0,458 0,000 0,494 0,000 -
R2 0,350 0,382 0,623 P 0,000 0,000 0,000 - Variables excluidas
Por otro lado, Valerio et al. (2009) indican que la alimentación, la mano de obra y las
amortizaciones representan el 85% de la totalidad de los costos de producción de las
explotaciones de ovino y caprino. Las fluctuaciones en el corto plazo en los costos en las
granjas se explican principalmente por los gatos en alimentación (Toro-Mujica et al., 2011).
El modelo explica un 62% de la variabilidad en la alimentación externa y la variable que
muestra un mayor impacto es paquete tecnológico PT4 Uso de la tierra y PT2.Alimentación.
Es decir, que mejoras o implementación de innovaciones relacionadas con el uso del suelo y
el pastoreo y la dirección de la alimentación, pueden modificar en más de un 60% la
dependencia de alimentos externos (Toro-Mujica et al., 2012).
3.2.3.4. Estrategia tecnológica y retos en el futuro
Una vez que se establece la relación y asociación entre los paquetes tecnológicos y la
producción de la explotación se recomiendan algunas propuestas operativas para hacer
frente a las repercusiones identificadas (Tabla 3.2.4).
75
Tabla 3.2.4. Estrategias de incorporación por paquetes tecnológicos
Paquete tecnológico
Innovación
Implementada Propuesta
PT1.Manejo
Identificación animal Registros Planes operativos aislados
Incorporar la identificación animal y los registros en la toma de decisiones Mayor participación en el control lechero Planes operativos integrales
PT2.Alimentación
Correctores minerales Unifeed Suplementación
Optimizar la dieta y la dirección de la alimentación Incorporar subproductos en las dietas de los animales
PT3.Bioseguridad Plan sanitario básico Uso de sellado de pezones
Adecuarel plan sanitario a la explotación Asegurar un programa de calidad de la leche
PT4.Uso de la tierra
Pastoreo guiado Sistema mixto
Mejorar la estrategia de pastoreo Potenciar la conservación de reservas forrajeras Uso eficiente del agua y conservación del suelo
PT5.Equipos
Equipo de ordeño Tanque refrigerados para la leche Área de parideras y conservación de alimentos
Higiene en el alojamiento Optimizar el use de las innovaciones implementadas
PT6.Reproducción-genética
Técnicas reproductivas Protocolos de sincronización Inseminación artificial Uso de machos mejoradores
Optimizar las técnicas reproductivas y los protocolos de sincronización Diagnostico precoz de la gestación Evaluación andrológica de los moruecos Identificación de ovejas no productivas
PT1. Manejo
En el paquete tecnológico PT1.Manejo, se ha mejorado la identificación animal (100%) y en
el uso de registros (54%), como requisitos para la gestión de primas ganaderas, campañas de
saneamiento, movimiento de animales, trazabilidad de los productos, control lechero y los
programas de mejora genética (Milán et al., 2011). Igualmente, se observó mejoras en la
planificación de los procesos, fundamentalmente en las áreas de reproducción y calidad de
la leche; aunque son planes independientes entre sí. Se plantea como reto la utilización de la
información y los registros productivos en la toma de decisiones (González et al., 2011);
estas actuaciones se deberían implementar en las distintas áreas de la ganadería
interactuando unas con otras; p.e. La identificación y registros individual, apoyada en las
tecnologías de información y comunicación (TIC), permiten un seguimiento reproductivo por
oveja, similar al vacuno de leche (Madouasse et al., 2010), lo que favorecería la disminución
76
del intervalo entre partos; actualmente en 342 días, frente a los 240 días necesarios para
alcanzar el objetivo de tres partos en dos años establecido por los productores manchegos
(Rivas et al., 2014). La incorporación del concepto de ecosistema dinámico de empresa
implica que las distintas áreas de la empresa colaboren entre sí con un objetivo común; p.e.
La instauración de una nueva tecnología de alimentación necesita de mejoras organizativas,
estructurales, financieras y de adecuación de la mano de obra (Riveiro et al., 2013). Por otro
lado, abordar los retos de las tecnologías de manejo (Tabla 3.2.4) permite que los
productores avancen en el diseño estratégico de la ganadería con un enfoque innovador y
competitivo (González et al., 2011).
PT2. Alimentación
En los últimos años la dirección de la alimentación ha evolucionado mucho en los últimos
años, sobre todo, la de las ovejas de ordeño, cada vez más productoras, utilizándose en
muchos casos unifeed comercial en unos casos y elaborado en la propia ganadería en otros,
utilizando productos que varían en función de la época del año y con la incorporación de
ensilados y otros subproductos en estos últimos.
En el paquete tecnológico PT2.Alimentación se consolida el uso de correctores minerales
(100%), se avanza en la incorporación del unifeed (60%), y el uso de concentrado como
complemento (60%) en las etapas de mayores requerimientos productivos (preparto, primer
tercio de la lactación y engorde de corderos principalmente).
En el suroeste Español existe un gran potencial en la producción y utilización de
subproductos y residuos de cultivos en alimentación animal (Molina-Alcaide and Yáñez,
2008); destacan los generados en el cultivo de la vid y del vino (pámpana, orujos, lías,
pepitas de uva, etc.), del olivar (ramas, hojas y alperujo), destríos de cosechas y zumos
(tomate, pepino, granadas, pulpas de tomate, pepino, granada, frutos tropicales, manzana,
cítricos, etc.) y otros subproductos de la industria alimentaria. Aunque es necesario
profundizar en la investigación respecto a su caracterización y la ración a utilizar; tanto en su
composición química, fermentación ruminal y la mejora de los procesos tecnológicos de
conservación; con el objetivo de favorecer su estabilidad, durabilidad e inclusión en la dieta
(Molina-Alcaide and Yáñez, 2008).
77
Por otra parte, la optimización de la alimentación y del uso de la tecnología unifeed precisa
hacer dietas según los niveles de producción y las etapas fisiológicas del animal. El éxito de
estas mejoras necesita de la capacitación del personal, del establecimiento de lotes de
animales, de la reasignación periódica de animales, y de la mejora de las instalaciones. Todo
ello en un proceso muy dinámico, con continuas variaciones de los precios de las materias
primas, donde los errores comprometen el beneficio de la explotación y donde adquiere
especial relevancia el asesoramiento técnico, tal y como señalan Olaizola et al. (2008),
Casasús et al. (2012) y Toro-Mújica et al. (2012).
PT3. Bioseguridad
La mayor parte de las explotaciones aplican un plan sanitario básico de acuerdo a la
normativa existente y a la epidemiología de cada rebaño (Enterotoxemias, agalaxia
contagiosa, mamitis gangrenosa, etc.). Igualmente, se han consolidado los sistemas de
control y de pago por calidad de la leche de tanque; que contempla, entre otras las
determinaciones físico-químicas (grasa, proteína bruta, extracto seco), los indicadores de
calidad higiénica (recuento de gérmenes totales), y de sanidad mamaria (recuento de células
somáticas). Del mismo modo se observan avances en la implementación del código de
buenas prácticas higiénicas mediante el sellado posterior al ordeño de los pezones (63%), y
el tratamiento de secado (47%).
Se sugiere que dentro del programa de buenas prácticas, el cual incluye análisis de rutina en
la leche a nivel de tanque (Arias et al., 2013), otros procedimientos de diagnóstico como el
aislamiento de Toxoplasma spp., Chlamydia spp., Coxiella burneti, Mycoplasma spp., etc,
que implicarían la consecución de mejoras en áreas de la alimentación, reproducción,
manejo y las prácticas sanitarias (Molina et al., 2010).
PT4. Uso de la tierra
El pastoreo guiado es una tecnología adoptada y de uso generalizado (98%) en las
explotaciones, que utilizan animales de raza ovina Manchega (Caballero, 2001, 2009),
adaptada a las condiciones edafoclimáticas y a la orografía del terreno. El pastoreo se
desarrolla habitualmente en pastos naturales, eriales, barbechos y rastrojeras de cereales
(Caballero and Fernández-Santos, 2009); y combina la actividad lechera con la agricultura de
secano (79%). La agricultura se orienta a la producción de alimentos para animales en el 73%
78
de las explotaciones y se observan avances en la elaboración de reservas, como henos y
ensilados (47%).
La innovación tecnológica debe orientarse a la aplicación del conocimiento ecológico en la
mejora del manejo sostenible del pastizal, por ejemplo: pastoreo rotacional, división de
áreas de pastoreo mediante el uso de vallas, manejo adecuado de las cargas e introducción
de especies pratenses locales adaptadas (Caballero, 2009). Se debe, por un lado potenciar
las tecnologías que favorecen el uso de reservas forrajeras; mediante el aprovechamiento de
los excedentes, limitando la incorporación de insumos externos y equilibrar la oferta
forrajera con la carga ganadera (Caballero and Fernández-Santos, 2009; Toro-Mujica et al.,
2011).
Asimismo, se debe continuar la implementación de tecnologías que mejoren la eficiencia en
el uso del agua y la conservación del suelo mediante la incorporación de técnicas y el uso de
modelos ganaderos sostenibles, dentro de un contexto socioeconómico con múltiples
limitaciones (Caballero and Fernández-Santos, 2009; Alcántara et al., 2011).
PT5. Equipos
La normativa vigente en cuanto a calidad de la leche ha conllevado a que el 97% de las
explotaciones dispongan de sistema de refrigeración de leche y 86% de sala de ordeño. Un
reto futuro y prioritario es la mejora de la higiene y limpieza en la sala de ordeño (equipo,
tanque, rutinas de manejo); por ejemplo: en las explotaciones muestreadas tan solo 38%
dispone de sistema de lavado totalmente automatizado. En consonancia con Arias et al.
(2012), el desarrollo de programas de higiene y calidad de la leche no conlleva un esfuerzo
económico significativo y por el contrario tiene gran repercusión en todas las áreas de la
empresa.
Asimismo se observaron desajustes de la dimensión de la sala de ordeño a varios niveles;
explotaciones donde no se ha dimensionado la sala de ordeño acorde con el número de
animales, se ha copiado la tecnología y no se ha hecho una adecuada transposición a su
realidad. Asimismo, con los tanques de refrigeración de la leche, éstos resultan insuficientes
para la producción existente; tanto en capacidad como en potencia de enfriamiento, que
suscitan de modo estacional problemas de calidad (Flores-Miyamoto et al., 2014).
79
Los productores han realizado un esfuerzo importante en nuevas inversiones aunque sin una
adecuada planificación estratégica que busque maximizar las sinergias, los tiempos y las
rutinas. Por ejemplo: la ubicación de la nave de paridera en zonas sin las adecuadas medidas
adecuadas de bioseguridad y bienestar animal, con los consiguientes problemas de salud
tanto para la madre como para las crías; desconexión entre la sala de ordeño y los corrales
de producción, etc. Bewley et al., (2001) indica que cuando se planifican las instalaciones y
su organización, frente a una agregación desordenada de edificaciones, se obtiene mayor
producción, eficiencia en el trabajo, rentabilidad y calidad de vida del productor.
Finalmente, se observa en algunas explotaciones (20%) la incorporación de tecnología de
precisión, aunque hay gran desajuste entre la capacidad tecnológica instalada y la utilizada.
El reto se vincula al uso de la información en la toma de decisiones en la explotación
(Allende y Aguilar, 2007; Mantecon et al., 2007; González et al., 2011).
La crianza lactancia artificial de corderos resulta una alternativa importante para aumentar
la cantidad de leche vendida por oveja y para disminuir la mortalidad en corderos, tal y como
indican Bimczok et al. (2005), no obstante es una técnica empleada sólo por 10 % de las
explotaciones. El reto es promover el uso de esta tecnología como estrategia para aumentar
los ingresos por venta de leche, disminuir la mortalidad de corderos y minimizar la
estacionalidad de la producción.
PT6. Reproducción-genética
Los avances se evidencian en la mejora de la eficacia reproductiva mediante la
sincronización de celos con tratamientos hormonales (54%), el efecto macho (36%) y
flushing (16%). En lo relativo a la mejora de la base genética de las explotaciones se
incorporan sementales con índices genéticos contrastados en 45% de los casos, monta
dirigida (40%) y la utilización de la inseminación artificial (36%). Además 38% de los
ganaderos utilizan la ecografía para diagnóstico de preñez.
El objetivo estratégico para la mejora de los parámetros reproductivos seria la reducción del
intervalo entre partos (Pollot and Gootwine, 2004). El reto tecnológico es la utilización de
diagnóstico de gestación como herramienta rutinaria y de toma de decisiones, con distintas
implicaciones; actualmente el diagnóstico se hace próximo al parto con el fin de organizar la
próxima paridera. Por otra parte, se propone: 1. La revisión de los animales antes de la
80
cubrición mediante ecografía, tal y como recomiendan Ganaie et al. (2009); 2. Diagnostico
precoz de gestación, cuatro semanas tras la cubrición (Andueza et al., 2014), de modo que
los animales vacíos se incorporen en el próximo lote de cubrición; 3. Evaluación andrológica
de los machos para eliminar los animales no aptos para reproducción, aspecto ampliamente
utilizado en ganadería vacuna (Vilanoba y Ballarales, 2005; Mukhopadhyay et al., 2010).
Esta tecnología debe constituir una práctica rutinaria ya que facilita la detección de animales
no productivos (superior al 17%), que permanecen en el lote hasta la siguiente paridera con
los consiguientes perjuicios que generan: costes de alimentación, ocupación de espacio,
mano de obra y el lucro cesante en la producción, tal y como aparece descrito en vacuno
lechero (Evans et al., 2006). La mejora del intervalo entre partos no depende exclusivamente
del uso de esta tecnología sino que va asociado a otros cambios estructurales; manejo del
sistema productivo, disponibilidad de alimentos, condición corporal, nivel sanitario,
instalaciones existentes y factores sociales. Asimismo hay que profundizar en el
conocimiento del sistema y determinar el objetivo reproductivo que maximice el beneficio
de este sistema mixto de bajos insumos y carácter pastoril.
3.2.4. Conclusiones
En el trabajo se evalúa el grado de adopción de las tecnologías por paquete tecnológico, se
analiza de modo exploratorio sus efectos y el patrón de adopción, de modo que se
contribuya a la comprensión de porque se han adoptado unas frente a otras y cuáles son los
retos futuros. Se ha utilizado una encuesta y mediante metodología participativa se reducen
las 77 variables a 38 que se agrupan en 6 paquetes tecnológicos: PT1.Manejo,
PT2.Alimentación, PT3.Bioseguridad, PT4.Uso de la tierra, PT5.Equipos y PT6.Reproducción-
genética. Los mayores niveles de adopción de tecnologías se concretan en Alimentación
Bioseguridad y Manejo, pero su adopción no es secuencial ni responde a hechos
independientes. Las tecnologías muestran sinergias entre si y se desarrollan en el contexto
dinámico de la explotación con múltiples interacciones que es necesario continuar
investigando.
Se plantea como un reto tecnológico la utilización de la información y los registros
productivos en la toma de decisiones; alimentación, reproducción, organización y sanidad
animal. Aunque su utilización va a estar condicionada en gran medida por el nivel de
81
preparación de los productores y técnicos. Asimismo se evidencia la necesidad de avanzar en
la optimización de la alimentación que además se asocia a la organización de la producción.
Es clave profundizar en la investigación y utilización de subproductos, las reservas forrajeras
y la mejora del manejo de los pastizales. Otro reto tecnológico lo constituye la
implementación de un sistema de control de higiene, profilaxis y limpieza tomando como eje
estratégico el sistema de ordeño y la calidad de la leche. La mejora de los ingresos está
condicionada por el incremento de la eficacia reproductiva y se propone la incorporación de
tecnologías de rutina; tales como la evaluación andrológica de los machos, la revisión de las
hembras antes de la cubrición, detección temprana de preñez, detección de animales no
productivos, y reasignación periódica de lotes, etc.
El trabajo facilita la identificación de una serie de tecnologías que es preciso implementar y
la necesidad de que se haga de un modo organizado y de acuerdo al funcionamiento de la
explotación ya que todas las tecnologías buscan un equilibrio dinámico del sistema que le
permita avanzar sin perder los atributos que lo caracterizan. En una investigación posterior
sería necesario que evaluar el impacto de cada tecnología en los resultados técnicos y
económicos del sistema ovino lechero manchego.
83
CAPÍTULO 4.1. EVALUACIÓN DEL PROGRAMA DE GESTIÓN DE PROCESOS SOBRE EL
RESULTADO Y VIABILIDAD DE LAS EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS.
4.1.1. Introducción
En los últimos años se han realizado notables avances en distintos campos de la
gestión y organización de las explotaciones ovinas de leche mediante la especialización
de la producción (Wadsworth, 1997). En este sentido destacan los trabajos de Olaizola
et al. (2008), Jouven et al. (2010) y Molle et al. (2008) en alimentación; en
reproducción los de Gül et al. (2010), Eikje et al. (2011) y Amiridis and Cseh (2012).
Asimismo Ondersteijn et al. (2002, 2003) y Costa et al. (2013) avanzan en la
incorporación de buenas prácticas de gestión relacionadas con el medio ambiente, la
nutrición y el bienestar.
La toma de decisiones en la producción requiere adicionalmente de un enfoque
sistémico y dinámico, donde además se contemplen las interacciones existentes entre
los distintos elementos del sistema (de Pablos-Heredero et al., 2012), que organicen la
explotación como una empresa en un contexto de mercado (Vilaboa-Arroniz, 2013).
Asimismo la gestión implica el conocimiento de la actividad, el sector y el factor
humano que lo integra (de Pablos-Heredero y Blanco-Jimenez, 2013). En este ámbito
destacan los trabajos de Nuthall (2010) referidos a objetivos, motivación y habilidades
de la mano de obra y por otra parte Fiorelli et al. (2007) y Madelrieux and Dedieu
(2008) estudian su organización. El proceso de observación, decisión y acción es
variable con los individuos y precisa conocerse en profundidad para determinar las
razones de éxito y establecer medidas de actuación (de Pablos-Heredero et al., 2012).
En este enfoque de procesos tienen gran interés los trabajos referidos en doble
propósito elaborados por Nava-Rosillon et al. (2008); Urdaneta et al. (2008); Peña,
(2012) y Torres et al., (2014); en ovino manchego por Morantes et al. (2014) y Rivas et
al. (2014); en vacuno de leche ecológico en España (Madouasse et al., 2010), y el
trabajo de Angón et al. (2013) en caprino en República Dominicana.
84
La gestión en ganadería contempla múltiples dimensiones; por una parte se asocia a la
competitividad y viabilidad de la explotación (Gaspar et al., 2011; Angon et al., 2013b),
a los costes de producción (Milán et al., 2014), a la gerencia de procesos (Morantes et
al., 2014), al mantenimiento de recursos para las generaciones futuras (García y
Pacheco, 2011), al mantenimiento de la sustentabilidad del agrosistema y a los
aspectos medioambientales, nutricionales, de bienestar animal. etc. (Bernúes et al.,
2011; Ripoll-Bosch et al., 2012).
Evaluar la gestión en una granja es un proceso complejo ya que intervienen múltiples
factores y sus interacciones (Peña et al., 1997; Morantes et al., 2014) y la literatura
referida al ámbito especifico de la producción animal es escasa (García y Pacheco,
2011).
Es necesario conocer el efecto de la aplicación del programa de gestión por procesos
para propiciar una adecuada toma de decisiones (de Pablos-Heredero et al., 2012);
tanto dentro de la explotación, como a nivel de políticas sectoriales. El éxito en la
adopción de la gestión por procesos radica en la optimización de su implementación,
lo que conlleva complementar de forma adecuada recursos humanos con los recursos
tecnológicos (de Pablos-Heredero et al., 2012). Los modelos de gestión del
conocimiento permiten conocer este efecto; así Brooking (1996), establece que el
valor de mercado para las empresas es la suma de activos intangibles y capital
intelectual. El Modelo de West Ontario creado por Bontis (2001) analiza la relación de
causa efecto entre los diferentes componentes del capital intelectual y los resultados
empresariales. El Modelo Skandia considera que el valor de mercado de la empresa
está compuesto por el capital financiero y el capital intelectual.
De acuerdo a Le Gal et al. (2011) existen pocos estudios que tratan de abordar los tres
componentes principales de un proceso de innovación en ganadería (procesos
biotecnológicos, gestión de las explotaciones y servicios de asesoramiento) dentro de
un mismo marco de investigación. Su estudio conjunto es de gran interés actualmente,
en el contexto de los programas de desarrollo rural 2007-2013, que contemplan
iniciativas de financiación para el espíritu empresarial en agricultura y ganadería como
herramienta de mejora de la competitividad. Por tanto, es una prioridad la realización
85
de estudios que evalúen el impacto de la gestión de procesos y orientar las líneas de
actuación en relación con los objetivos de la explotación (García y Pacheco, 2011;
Morantes et al., 2014).
En este estudio se pretende conocer el grado de efectividad que tiene la aplicación de
un programa de gestión de procesos sobre la producción y los resultados económicos,
así como su utilidad estratégica dentro y fuera de la explotación. Por tanto, el objetivo
del trabajo es evaluar el efecto de la gestión de procesos sobre el resultado y la
viabilidad de las explotaciones ovinas lecheras. Se analizan sus implicaciones según la
tipología de explotaciones a fin de proponer pautas y líneas de trabajo especificas en la
mejora de los procesos productivos.
4.1.2. Materiales y métodos
4.1.2.1. Área de estudio y recogida de datos
El área de estudio se ubicó en la Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha,
localizada al centro sur de España (38⁰–41⁰N; 1⁰–5⁰ W), con una altitud de 705msnm
(529 – 999msnm), y unas precipitaciones entre los 300 y 400mm anuales que se
concentran en primavera y otoño (Brunet et al., 2006; De Castro, 2009). Las
explotaciones son mixtas y combinan la producción de cultivos de secano
principalmente cereales, leguminosas de grano, alfalfa, remolacha azucarera y viñedos,
con la producción ovina lechera (Caballero, 2009).
La información se recogió a través de visitas in situ a las fincas en 2012, donde se
desarrolló un cuestionario que incluye datos productivos, económicos y sociales, de
acuerdo al utilizado por Rivas et al. (2014) y Toro-Mujica et al. (2012). Se aplicó en una
muestra aleatoria de 157 explotaciones ovinas lecheras de la raza Manchega. La
muestra se depura de acuerdo a los criterios indicados por de Janvry et al. (2011); así
se eliminan las ganaderías que participan de manera indirecta del programa de gestión
de procesos (PGP) mediante la adquisición de reproductores (57 granjas) y aquellas
explotaciones que llevan menos de dos años aplicando el PGP (10 ganaderías). El 59%
de las explotaciones aplican en PGP en tanto que el 41% no lo han implementado.
86
4.1.2.2. Programa de Gestión de Procesos (PGP)
Un Programa de Gestión de Procesos (PGP) integra todos los procesos de una
organización de modo transfuncional y atendiendo a la especialización. Se busca,
desde la perspectiva organizativa, conseguir procesos eficientes, que es lo que percibe
el cliente, el resultado de un proceso, no el resultado de una función. Una organización
puede ser muy eficiente en su gestión de funciones, o conseguir altos niveles de
eficiencia funcionales y no conseguir un proceso eficiente (De Pablos-Heredero et al.,
2012).
Las explotaciones lecheras de oveja Manchega disponen de un Esquema de Selección
de la Raza Ovina Manchega, con el objetivo primario de conservar la raza y lograr su
progreso genético (Jurado et al., 2006; Ramón et al., 2006; Smulders et al., 2007;
Ramón et al., 2010). No obstante, las herramientas tecnológicas que utiliza el esquema
de selección se fundamenta en la sistematización de registros y su utilización en la
toma de decisiones; tales como: censos, control del rendimientos, calidad de la leche,
comprobación de la filiación, inseminación artificial, calificación mamaria, resistencia a
encefalopatías espongiformes transmisibles, etc. (AGRAMA, 2011) y por tanto se
podría considerar un PGP de acuerdo a las innovaciones y paquetes tecnológicos (Rivas
et al., 2014bc).
Factores de clasificación
Tipos de explotación
De acuerdo a la tipología identificada y caracterizada en el Capítulo II, las explotaciones
ovinas mixtas muestran gran heterogeneidad y diversidad, por lo que el estudio del
efecto de la implementación del programa de gestión requiere el agrupamiento de
explotaciones y establecer los factores de variación. Se clasificaron las explotaciones
de acuerdo con el uso de la tierra, el grado de dependencia de insumos externos, la
tecnología y estructura de producción (Tabla 4.1.1). Los grupos identificados son: I)
Pequeñas explotaciones familiares (39,5%), de escasa dimensión, sin tierra propia y sin
actividad agrícola. Estas explotaciones utilizan mano de obra familiar y muestran alta
dependencia de insumos externos. II) Grandes explotaciones extensivas (40,1%), de
87
gran dimensión, escasa superficie propia, agricultura a pequeña escala, alta
dependencia de insumos externos, baja productividad y conjugan la utilización de
mano de obra familiar y asalariada. III) Explotaciones mixtas tecnificadas (20,4%), de
gran dimensión, con un régimen de tenencia de la tierra en propiedad y la agricultura
es fundamental en la actividad. Muestran mayor nivel de uso de la tierra, baja
dependencia insumos externos, elevado nivel tecnológico y predomina el uso de mano
de obra asalariada.
Tabla 4.1.1. Caracterización de explotaciones
Variables TIpo de explotación
Pequeñas familiares
Grandes extensivas
Mixtas tecnificadas
Granjas (%) 39.5 40.1 20.4 Ovejas (n) 405.5 + 176.6 1058.7 + 711,0 1387.4 + 1165.5 Leche producida (kg/oveja/L1) 178.1 + 12.2 161.1 + 6.6 156.7 + 12.2 Superfcie total (ha) 564.7 + 291.2 1744.1 + 1884.2 955.8 + 776.7 Superficie propia (%) 1,5 + 3,0 4,1 + 13,1 63,1 + 42,1 Mano de obra total (UTA2) 2.0 + 0.77 3.9 + 1.97 5.2 + 3.50 Mano de obra familiar (%) 90.8 + 20.2 39.1 + 33.2 27.0 + 39.7
Superficie cultivada (%) 6.5 + 11.3 7.6 + 8.0 55.7 + 38.1 1Lactancia. 2Unidad de trabajo agrario
4.1.2.3. Resultado de explotación y viabilidad
Se abordo el resultado de la explotación mediante variables que miden la adopción
tecnológica, el desempeño productivo y económico. En la adopción tecnológica se
utilizó la metodología descrita por García y Rivas, 2014 y empleada por Torres et al.
(2014); que consiste en agrupar las innovaciones en paquetes tecnológicos por área de
acción. Se consideran seis paquetes tecnológicos: PT1.Manejo, PT2.Alimentación,
PT3.Bioseguridad, PT4.Uso de la tierra, PT5.Equipos y PT6.Reproducción-genética.
En el Capítulo 3.1 se describen las tecnologías dentro de cada paquete y su grado de
implementación. El paquete tecnológico PT1.Manejo, agrupa 7 tecnologías de gestión,
registro de la información y organización. El PT2.Alimentación, aglutina 5 variables
relativas a las pautas de alimentación. El PT3.Bioseguridad, comprende 8 tecnologías y
agrupa medidas de salud animal y calidad de la leche. El PT4.Uso de la tierra, responde
a 5 tecnologías relacionadas con el uso de la tierra y de los pastos naturales y cultivos.
88
El PT5.Equipos, agrupa 5 tecnologías del uso de equipos y finalmente el
PT6.Reproducción-genética, agrupa 8 tecnologías que favorecen la optimización de la
reproducción y la mejora genética.
Por otra parte se evalúa la aplicación del PGP sobre la viabilidad. La viabilidad de la
explotación conjuga los resultados de la explotación ganadera (Angón et al., 2013b). su
calculo permite cuantificar la capacidad de la explotación ganadera para generar
beneficios, a largo plazo, suficientes para garantizar el mantenimiento de la unidad
familiar (CE, 1991; Argilés-Bosh, 2007) y es aplicado por Toro-Mujica et al. (2011) en
ovino lechero ecológico.
4.1.2.4. Análisis estadísticos
Se evalúa el efecto de la implementación del programa de gestión para cada tipo de
explotación mediante el análisis de varianza unifactorial. Asimismo para la
comparación de medias se empleó la prueba de Bonferroni; para las variables
cuantitativas, y las tablas de contingencia y la prueba de Χ2, en las variables
cualitativas. La asociación entre variables métricas se estudió mediante correlaciones
de Spearman. En todos los análisis estadísticos se empleó el programa SPSS 15,1 (SPSS,
2006).
4.1.3. Resultados
En las tablas 4.1.2 y 4.1.3 se muestran los resultados del efecto de la aplicación del PGP
en los grupos de explotaciones: Pequeñas familiares, Grandes extensivas y Mixtas
tecnificadas. La gestión por procesos genera diferencias significativas, en los tres
grupos; tanto en los resultados económicos, margen bruto, como en la mejora de la
viabilidad. En el caso de las explotación que aplican PGP el 72% de las explotaciones
son viables y 28% no viables. Por el contrario cuando no se aplica el PGP el 33% de las
explotaciones son viables y el 67% no viables (P<0.01).
En la Figura 4.1.1 se muestra el nivel de adopción tecnológica, en cada grupo de
explotaciones, respecto al factor PGP. A nivel global y para todos los tipos de
explotaciones, el nivel de adopción tecnológica es superior y significativo (P<0.05) en
89
aquellas explotaciones que implementan el PGP (67%) frente a las que no lo
incorporan en la toma de decisiones (40%). Dado el elevado número de factores e
interacciones que intervienen en los resultados de la empresa, su explicación es
multidimensional y debe analizarse dentro de cada tipo de explotación, considerando
la estructura y estrategia productiva que desarrollan.
A. Pequeñas familiares
Las explotaciones que implementan PGP aumentan el porcentaje de viables en un
31%. Asimismo se triplica el resultado económico y se duplica el margen bruto por
oveja (Tabla 4.1.2). En las explotaciones pequeñas familiares predomina la utilización
de mano de obra familiar, aunque las que aplican PGP aumentan la de carácter
asalariado (30,9%) y se incrementa el nivel educativo (Tabla 4.1.3). Las explotaciones
que utilizan PGP del grupo aumentan el porcentaje de superficie propia, parte de la
cual la destinan a usos agrícolas. Modifican el sistema de alimentación sustituyendo
parcialmente el sistema de concentrado en pesebre y forraje por un mayor uso de la
tecnología unifeed y disminuyen la dependencia de insumos externos en un 20%
(P<0,05). Asimismo las explotaciones que usan PGP adquieren machos y semen de alto
valor genético, realizan un control reproductivo, y reorganizan la producción; pasan de
2 a 3,6 estaciones de monta, se reduce el tiempo de cubrición de 22,7 a 7,2 semanas y
se organizan los animales en lotes dependiendo del estado fisiológico y productivo.
Todo ello provoca el incremento significativo de la producción pasando de 167,9 a
225,7 kg/oveja y lactancia y un aumento de la prolificidad de 1,4 a 1,6 corderos por
parto.
Las explotaciones con PGP alcanzaron un nivel tecnológico del 62,8% frente a los que
aún no lo han implementado, que desciende su nivel tecnológico al 35,6% (P<0.05). En
la figura 4.1.1 se muestran las diferencias significativas por paquete tecnológico,
siendo mayores en PT6.Reproducción-genética, PT1.Manejo y PT3.Bioseguridad. La
mejora de los resultados se explica por un aumento de los índices productivos y
reproductivos que precisan de mejoras en el manejo y la bioseguridad. Asimismo se
confirman la existencia de asociación entre los paquetes de PT6.Reproducción-
90
genética y PT1.Manejo (r = 0.81) y con PT3.Bioseguridad (r = 0.60) mediante las
correlaciones de Spearman.
B. Grandes extensivas
En este grupo se incrementa en un 20% el porcentaje de explotaciones viables, se
triplica el resultado económico y se duplica el margen bruto por oveja (Tablas 4.1.2 y
4.1.3). Las explotaciones grandes extensivas que utilizan PGP abandonan el sistema
tradicional de alimentación en pesebre y emplean unifeed. Las explotaciones que
implementan el programa son de gran dimensión, incrementando en un 6% la
superficie propia y reduciendo la mano de obra familiar al 28% de la fuerza laboral.
Orientan sus esfuerzos a la mejora reproductiva y productiva, aumentando el número
de estaciones de cubrición a 4,4 y reduciendo significativamente la duración de las
cubriciones a 6 semanas (Tabla 4.1.2). En consecuencia las explotaciones
pertenecientes al programa reducen en un mes el intervalo entre partos a 330d, e
incrementan significativamente en un tercio el número de ovejas en producción (517
ovejas).
Las pertenecientes al PGP alcanzan un nivel tecnológico significativamente superior del
62,7% frente al 45,5% de las que no lo implementan. Las diferencias se observan
fundamentalmente en los paquetes de PT6.Reproducción-genética y en PT1.Manejo
(Figura 4.1.1). La mejora de los resultados responde al mejor desempeño reproductivo
que precisa de mejoras del paquete PT1.Manejo, verificándose la existencia de
correlación alta y siginificativa entre ambos paquetes tecnológicos (r = 0.80).
C. Mixtas tecnificadas
La implementación de PGP causa una mejora significativa del 35% de la viabilidad
(Tabla 4.1.3); asimismo se duplica el resultado económico y el margen bruto por oveja
(Tablas 4.1.2 y 4.1.3). Se consolida el uso de unifeed en la alimentación, se apoyan en
la actividad agrícola y se logra reducir significativamente la dependencia de alimentos
externos al 40%. Las explotaciones que usan el PGP muestran mayor dimensión 1500
ovejas y el 82% de la fuerza laboral es asalariada y difiere significativamente de las que
no lo utilizan (Tabla 4.1.2). Estas explotaciones orientan su planificación y organización
91
a la mejora reproductiva, con diferencias siginificativas en el número de estaciones de
monta (4,7), concentradas en 7,4 semanas de duración (Tabla 4.1.2), estrategia
organizativa que permite duplicar el número de ovejas en ordeño (800 ovejas).
Las explotaciones que implementan el PGP mejoran significativamente el nivel
tecnológico en un 16,7%. Las diferencias se deben fundamentalmente a la
implementación de los paquetes PT6.Reproducción-genética, PT1.Manejo y
PT5.Equipos (Figura 4.1.1). La alta y siginificativa asociación entre PT6.Reproducción-
genética y PT1.Manejo (r =0.80) y con PT5.Equipos (r = 0.50) justifica la mejora en el
resultado.
4.1.4. Discusión
La implementación del Programa de Gestión de Proceso (PGP) hay que considerarlo en
el contexto del sistema mixto cereal-ovino que tiene elevada diversidad y
heterogeneidad y se pone de manifiesto en su amplia variabilidad tecnológica
(Caballero, 2009 y Rivas et al., 2014). De este modo los niveles tecnológicos fluctúan
entre el 40,1% en las pequeñas familiares y el 60,7% en las Mixtas tecnificadas y en
todos los grupos se verifica el efecto positivo de la implementación del programa de
gestión sobre el nivel tecnológico, los resultados y el porcentaje de explotaciones
viables (Tabla 4.1.3). Las diferencias se evidencian en los campos de la Reproducción
genética y manejo; en tanto que en las tecnologías de alimentación, uso de la tierra,
bioseguridad y equipos no son significativas en todos los grupos.
Los resultados del PGP en las explotaciones ovinas lecheras dependen de los objetivos
establecidos y por consiguiente, en los procedimientos estandarizados dentro del
proceso productivo. AGRAMA (2011) focaliza sus esfuerzos en la reproducción
fundamentalmente y constituye el eje del PGP, las diferencias encontradas en otros
paquetes tecnológicos no son un efecto directo y claro de la utilización del PGP, tal y
como indica (Salas-González et al., 2013); sino que viene dadas por los cambios
precisos para la mejora de reproducción, tal y como se envidencia en las correlaciones
existentes entre paquetes (PT6.Reproducción-genética y PT1.Manejo). A pesar de esto,
muchas analogías se pueden encontrar entre los resultados obtenidos en este trabajo
y los correspondientes a diferentes escenarios temporales y espaciales. En un
92
escenario similar (Castilla y León), Milán et al. (2011) estudiaron las fincas agrupadas
para recibir asesoramiento técnico. En Aragón, con una muestra restringida a las
granjas que fueron parte de la Red de Gestión Técnico-Económica de una cooperativa
de agricultores locales, donde las innovaciones de una nueva tecnología de
alimentación de auto servicio de dietas completas, mostraron cambios positivos en la
granja estructura, especialmente en términos de tamaño del rebaño, y podría
contribuir a la sostenibilidad social de las explotaciones de ovino de la región.
El PGP debe evaluar el esfuerzo en la estandarización del PT2.Alimentación en las
explotaciones pequeñas familiares, grandes extensivas y mixtas tecnificadas ajustado a
las necesidades de cada grupo de explotación. De acuerdo a Caballero (2009) y Toro-
Mujica et al. (2011) deben profundizar en el uso de cercas (pastoreo rotacional sin
pastor), la mejora de los pastos y consolidar el uso del sistema unifeed dependiendo
de su factibilidad. Según Lammers et al. (2002) el sistema unifeed aumenta el costo del
sistema de alimentación por día y animal y requiere de un conocimiento tecnológico e
inversiones adicionales en equipamiento (Torres et al., 2014). En este sentido García y
Pacheco (2011), proponen innovar mediante el desarrollo de un “Centro de
Alimentación” donde se formule y distribuye el unifeed a las diferentes ganaderías de
acuerdo a sus necesidades productivas, con dietas adecuadas al estado fisiológico y
oferta de pastos. Este servicio de catering permite subsanar parcialmente las
limitaciones estructurales de tenencia de tierra (Caballero, 2001; 2009) y genera más
tiempo al productor que puede diversificar sus actividades (Hendrickson et al., 2008).
Constituye un reto profundizar en el uso de subproductos (Molina-Alcaide and Yáñez,
2008); y otros residuos de cultivos que puedan utilizarse en la elaboración del unifeed
(Mekasha et al., 2014). Se podría desarrollar un modelo integral similar al utilizado por
la asociación de criadores de ganado de Israel (ICBA) por sus siglas en inglés. Propuesta
que en termino sociales constituye una importante oportunidad de generar empleo en
la zona y favorecer la integración del sistema mixto hacia sistemas integrados
(Hendrickson et al., 2008), aportando valor a la actividad agropecuaria desarrollada.
La implementación del programa de gestión global de la empresa requiere distintas
actuaciones: la segmentación de la cadena de valor (Menzies, 2006; Kaler and Green,
2013), la elección de una estrategia competitiva en el entorno interno de la empresa
93
(Johannesen et al., 2013) y la reorganización del proceso productivo (Nuthall, 2006).
Además la implementación de un PGP exige mejoras y cambios en la estructura
organizativa de la explotación para hacerlas más eficientes (de Pablos-Heredero y
López-Berzosa, 2011), ya que la limitaciones financieras, tanto a corto como a largo
plazo, tienen un impacto en el bienestar económico de las familias campesinas.
Además, las restricciones financieras limitan la eficiencia de la producción y la
adopción de tecnología (Mishra and Khanal, 2013).
Por otro lado, Dubeuf (2011) indica señala varios puntos de vista acerca de la
innovación y la gestión; mostrando que la innovación y la gestión no son procesos
lineales, por el contrario, son procesos muy interactivos y colectivos, donde se
requiere un enfoque sistémico. En todos los casos, será necesaria la conjugación de los
esfuerzos de todas las partes para adaptarlo. Por último, la existencia de relaciones
entre los factores de interés no son rechazadas; de esta manera hace hincapié en las
compensaciones y las sinergias entre las preocupaciones sociales, económicas y
sostenibles que deben ser tenidas en cuenta a la hora de establecer un PGP.
El nivel tecnológico global es bajo (48%), independientemente del PGP, por lo que es
preciso orientar la estrategia futura del sistema mixto cereal-ovino en Castilla la
Mancha. En los sistemas mixtos Veysset et al. (2005) sugieren la especialización por
intensificación y aumento de la dimensión; Russelle et al. (2007) indican la necesidad
de potenciar la diversificación de actividades; además de priorizar la preservación del
carácter multifuncionalidad del sistema (Hendrickson et al., 2008). Un objetivo
estratégico es frenar el abandono y recesión de los sistemas mixtos que se han
sucedido en las últimas décadas y que pone en riesgo las ventajas que lo caracterizan
(Olaizola et al., 2014), como ha ocurrido en Francia donde la especialización agrícola ha
llevado al cese de la actividad ganadera, tal y como indica de Raymond (2013) el
abandono por la innovación en la especialización agricola.
En el sistema cereal-ovino de Castilla la Mancha, de acuerdo a Le Gal et al. (2011), se
debe desarrollar en un marco mediante la conexión de las líneas de investigación de
diseño y de apoyo al diseño junto con la investigación biotecnológica y la realización de
investigaciones integradas tanto en la granja como en los niveles de servicio de
94
asesoramiento. Finalmente, es oportuno evaluar esquemas de innovación en PGP que
incorporen herramientas tecnológicas en el área de uso de la tierra, alimentación, etc.,
con el objeto de incrementar el nivel tecnológico, los resultados y la viabilidad en las
explotaciones lecheras de ovino en Castilla-La Mancha.
4.1.5. Conclusiones
Se confirma el efecto positivo de la implementación de un programa de gestión sobre
el nivel tecnológico, los resultados de explotación y la mejora del porcentaje de
explotaciones viables. Estos efectos se verifican tanto en las explotaciones pequeñas
familiares, grandes extensivas y mixtas tecnificadas y se confirma en el paquete
tecnológico de Reproducción-genética.
La implementación del programa de gestión en el ovino Manchego constituye una
estrategia que favorece la especialización que contribuye a la conservación y mejora
del sistema mixto cereal-ovino lechero sin comprometer sus atributos ni debilitar su
carácter multifuncional.
En el futuro se recomienda incrementar la implementación de tecnologías de la
reproducción desde la perspectiva de un programa de gestión global e implementarlo
en los aspectos relacionados con el uso de la tierra y la alimentación, tratando de
complementar recursos tecnológicos con recursos humanos buscando la congruencia
en el proceso productivo. Se recomienda asimismo utilizar algunas de las herramientas
de medición de gestión del conocimiento que permitan conocer el valor añadido de las
buenas prácticas en implementación de tecnologías.
El desarrollo del sistema mixto cereal-ovino debe continuar ligado al concepto de
multifuncionalidad y sostenibilidad agraria y que busca a través de la implementación
de programas de gestión global la mejora de la viabilidad sin comprometer la
sostenibilidad de las explotaciones.
95
Table 4.1.2. Comparación de explotaciones de acuerdo al uso del programa de gestión de procesos (media ± desviación estándar)
Variables Tipo de explotación
Pequeñas familiares Grandes extensivas Mixtas tecnificadas No PGP Si PGP No PGP Si PGP No PGP Si PGP
Ganadero Edad (años) 51.4 ± 1.8 47.7 ± 2.7 54.7 ± 2.8 48.4 ± 2.0 49.3 ± 4.0 50.9 ± 2.2 Experiencia (años) 25.7 ± 3.0 29.5 ± 4.4 31.4 ± 3.6 23.6 ± 2.5 24.8 ± 5.1 21.0 ± 2.8 Dimension Ovejas 341.4 ± 27.3 369.6 ± 63.5 909.5 ± 121.4 1166.5 ± 127.3 747.4 ± 330.6 1542.0 ± 222.9 Superficie total (ha) 503.8 ± 46.6 532.7 ± 100.2 1533.7 ± 329.5 1852.2 ± 345.6 653.1 ± 199.4 922.5 ± 134.4 Superficie propia (%) 0.1 ± 0.4 3.0 ± 0.8** 1.8 ± 2.3 6.3 ± 2.4 69.8 ± 13.6 59.3 ± 9.2 Mano de obra total (UTA
1) 1.8 ± 0.1 2.0 ± 0.2 2.8 ± 0.3 3.4 ± 0.4 3.4 ± 1.1 5.6 ± 0.8
Mano de obra familiar (%) 94.3 ± 2.9 69.1 ± 6.3** 45.9 ± 5.7 28.0 ± 5.9** 47.4 ± 11.9 17.6 ± 8.0**
Uso de la tierra Superficie cultivada (%) 4.5 ± 1.4 11.5 ± 2.9** 6.5 ± 1.2 7.6 ± 1.3 57.6 ± 12.9 48.6 ± 8.7 Siperficie de pastoreo (%) 92.9 ± 2.4 85.5 ± 5.3 92.7 ± 1.4 91.6 ± 1.5 38.5 ± 10.5 47.7 ± 7.1 Carga ganadera (UGM/ha) 0.15 ± 0.01 0.17 ± 0.02 0.14 ± 0.01 0.13 ± 0.01 0.3 ± 0.01 0.3 ± 0.01 Pienso (kg/oveja/d) 2.8 ± 0.1 3.3 ± 0.2* 3.4 ± 0.1 3.6 ± 0.1 2.9 ± 0.3 3.6 ± 0.2 Alimentación externa (%) 77.1 ± 4.1 55.9 ± 8.9** 60.4 ± 5.5 54.1 ± 5.8 56.9 ± 7.3 39.8 ± 4.9
Productivos Estación de monta (n) 2.0 ± 0.2 3.6 ± 0.5*** 3.2 ± 0.3 4.4 ± 0.3*** 3.0 ± 0.6 4.7 ± 0.4*** Duración estación de monta (semanas)
22.7 ± 2.7 7.2 ± 5.8*** 15.5 ± 2.2 6.0 ± 2.3*** 20.0 ± 4.7 7.4 ± 3.1***
Intervalo entre partos (d) 339.6 ± 10.1 364.4 ± 21.7 360.0 ± 12.4 329.6 ± 13.0* 347.4 ± 20.3 319.4 ± 13.7 Días no productivos (d) 130.5 ± 10.1 138.9 ± 21.8 134.6 ± 12.5 100.6 ± 13.1* 119.2 ± 18.4 83.1 ± 12.4 Ovejas en ordeño (n) 146.6 ± 13.4 195.8 ± 28.9 355.0 ± 56.7 517.2 ± 59.5* 328.3 ± 169.6 801.0 ± 114.3** Duración de la lactancia (d) 119.1 ± 4.9 135.4 ± 10.6 135.6 ± 5.3 139.0 ± 5.5 138.2 ± 10.1 146.3 ± 6.8 Leche producida (kg/oveja/L
2) 167.9 ± 13.2 225.7 ± 28.4* 153.9 ± 9.0 169.0 ± 9.5 151.9 ± 22.1 158.9 ± 14.9
Prolificidad (corderos por parto) 1.4 ± 0.03 1.6 ± 0.08** 1.4 ± 0.03 1.4 ± 0.03 1.3 ± 0.06 1.4 ± 0.05
Económicos Ingresos por oveja(€/oveja) 354.0 ± 18.9 498.3 ± 40.6*** 311.0 ± 16.2 374.2 ± 16.9*** 475.2 ± 65.8 468.1 ± 44.3*** Costo unitario (€/kg) 2.3 ± 0.1 1.9 ± 0.3 1.9 ± 0.1 1.9 ± 0.3 2.9 ± 0.4 2.4 ± 0.3 Resultado por oveja (€/oveja) 32.8 ± 10.5 100.0 ± 22.6*** 26.6 ± 11.6 77.9 ± 12.2*** 79.2 ± 40.5 135.5 ± 27.3** Margen bruto por oveja (€/oveja) 123.7 ± 13.5 223.3 ± 29.1*** 106.4 ± 13.9 168.1 ± 14.6*** 222.0 ± 50.7 237.1 ± 34.2* 1Unidad de trabajo agrario. 2Lactancia *(P< 0.10), **(P< 0.05), ***(P< 0.01)
96
Table 4.1.3 Uso del programa de gestión de procesos en las variables cualitatitas (%)1 según tipo de explotación
Variables Tipo de explotacón
Pequeñas familiares Grandes extensivas Mixtas tecnificadas No PGP Si PGP P-valor No PGP Si PGP P-valor No PGP Si PGP P-valor
Nivel de educación del ganadero 0.047 0.456 0.420 Bajo (Analfabetos y Básica) 64.3 21.4 25.0 44.4 11.5 26.9 Medio-Alta (Bachillerato y Universitaria) 3.6 10.7 8.3 22.2 11.5 50.0
Tipo de pastoreo 0.080 0.333 0.586 Conducido 70.4 22.2 30.6 66.7 13.0 52.2 Con cercas 0.0 7.4 2.8 0.0 8.7 26.1
Sistema de alimentación 0.142 0.081 0.028 Pienso + forraje 42.9 10.7 16.7 13.9 15.4 11.5 Unifeed + pienso 25.0 21.4 16.7 52.8 7.7 65.4
Fuente de ingreso 0.321 0.331 0.249 Ovinos 67.9 28.6 30.6 52.8 11.5 19.2 Ovinos + Agricultura 0.0 3.6 2.8 13.9 11.5 57.7
Viabilidad 0.142 0.335 0.013 No 42.9 10.7 11.1 13.9 15.4 7.7 Si 25.0 21.4 22.2 52.8 7.7 69.2 1No corresponde con la hipótesis de independencia entre los grupos de PGP
97
Figura 4.1.1. Aplicación del PGP según paquete tecnológico en cada grupo de
explotaciones
98
99
CAPÍTULO 4.2. INCIDENCIA DEL PROGRAMA DE GESTION DE PROCESOS EN LA VIABILIDAD
DE LAS EXPLOTACIONES OVINAS LECHERAS DE CASTILLA-LA MANCHA
4.2.1. Introducción
El ovino en Castilla la Mancha fue un sistema estable y tradicional en el centro de España
desde 1969 hasta 1995 (Caballero 2001). Tras la incorporación de España en la UE en 1986, y
la firma del Tratado de Maastricht en 1993, comienzan a modificarse estructuralmente el
sector tal y como se recoge en la tipología de explotaciones elaborada Caballero (2001). El
ovino en Castilla La Mancha durante dicho periodo era un sistema tradicional mixto del área
mediterránea, de carácter familiar de subsistencia que aprovecha los recursos naturales y
restos de cultivos de la zona para transformarlo en leche y carne.
En las dos últimas décadas el sector ovino se encuentra en constante transformación y
evolución; manifestada por una progresiva profesionalización, especialización productiva y la
reducción del número de explotaciones (MAGRAMA, 2102a). La progresiva pérdida de
competitividad y viabilidad es uno de los síntomas que caracterizan al sector y que genera
graves problemas sociales y territoriales (Argilés-Bosh, 2007; Toro-Mujica et al., 2011).
La pérdida de competitividad es un hecho generalizado de los sistemas de producción con
pequeños rumiantes, como señalan los estudios conducidos por de Rancourt et al. (2006),
Gaspar et al. (2008) y Castel et al. (2011), los cuales la asocian con factores a nivel de granja,
de mercado, sociales y políticos (Oregui y Falagán, 2006; de Raymond, 2013). Ante este
escenario las explotaciones optan por evolucionar hacia sistemas intensivos y especializados
de mayor dimensión y menos integrado con la actividad agrícola (Riedel et al., 2007; Gaspar
et al., 2008; Castel et al., 2011). Estos cambios suponen un riesgo para este tipo de sistemas
que podría ver comprometido su carácter multifuncional, su sostenibilidad y el carácter
complementario de las actividades que les permite maximizar su beneficio (Olaizola et al.,
2014).
La gestión de procesos en ganadería se puede abordar desde múltiples dimensiones; siendo
una de ellas la competitividad y viabilidad de la explotación (Gaspar et al., 2011; Angón et
al., 2013b). No obstante se requiere de un enfoque sistémico y dinámico, donde además se
100
contemplen las interacciones existentes entre los distintos elementos del sistema (de
Pablos-Heredero, et al., 2012), a lo interno y externo de la explotación en un contexto de
mercado (Vilaboa-Arroniz, 2013).
Por lo antes expuesto el objetivo es evaluar el efecto de la implementación del Programa de
Gestión de Procesos (PGP) en la viabilidad y el nivel tecnológico de las explotaciones mixtas
cereal-ovino del centro de España.
4.2.2. Metodología
4.2.2.1. Área de estudio y recogida de datos
El área de estudio se ubicó en la Comunidad Autónoma de Castilla-La Mancha, localizada al
centro sur de España (38⁰–41⁰ N; 1⁰–5⁰ W), con una altitud media de 705 msnm, y unas
precipitaciones entre los 300 y 400 mm anuales que se concentran en primavera y otoño
(Brunet et al., 2006; De Castro, 2009).
La información se recogió a través de visitas in situ a las fincas en 2012, donde se desarrolló
un cuestionario que incluye datos productivos, económicos y sociales, de acuerdo al
utilizado por Rivas et al. (2014) y Toro-Mujica et al. (2012). Se aplicó en una muestra
aleatoria de 157 explotaciones ovinas lecheras de la raza Manchega.
La muestra se depura de acuerdo a los criterios indicados por de Janvry et al. (2011); así se
eliminan aquellas ganaderías que lo utilizan de manera indirecta mediante la adquisición de
reproductores inscritos en la asociación (57 explotaciones) y aquellas granjas que llevan
utilizando el programa de gestión menos de dos años (10 granjas).
4.2.2.2.Programa de Gestión de Procesos (PGP)
El ovino Manchego mediante la Asociación de Criadores de la Raza Manchega (AGRAMA),
gestiona desde 1986 el Esquema de Selección de la Raza Ovina Manchega (ESROM); cuyo
objetivo primario era lograr el progreso genético de la oveja Manchega (Jurado et al., 2006),
a fin de incrementar la producción lechera por oveja y lactación, lo que determinará un
aumento de la rentabilidad económica y la sostenibilidad de las explotaciones de ovino
Manchego (AGRAMA; 2011). El esquema de selección se fundamenta en la sistematización y
101
estandarización de procedimientos como: sistemas de registros productivos y reproductivos
y su utilización en la toma de decisiones; planificación e intensificación del ritmo
reproductivo, calidad de la leche, etc. (AGRAMA, 2011). Sistematización y estandarización de
procedimientos que de acuerdo a de Pablos-Heredero et al. (2012) los integra de modo
transfuncional y atendiendo a la especialización; por tanto se podría considerar un PGP.
Entendiendo por proceso a la secuencia ordenada y lógica de actividades de transformación,
que parten de unas entradas para obtener unos resultados programados (de Pablos-
Heredero et al., 2012).
4.2.2.3.Paquetes tecnológicos y viabilidad
Las tecnologías e innovaciones se agrupan en paquetes tecnológicos y estos se organizan en
procesos, tal y como describe Torres et al. (2014). Para determinar el nivel de adopción
tecnológica se utilizó la metodología de paquetes tecnológicos descrita en el Capitulo 3.2.
Los paquete tecnológicos utilizados son: PT1.Manejo, agrupa 7 tecnologías de gestión,
registro de la información y organización. El PT2.Alimentación, aglutina 5 variables relativas
a las pautas de alimentación. El PT3.Bioseguridad, comprende 8 tecnologías y agrupa
medidas de salud animal y calidad de la leche. El PT4.Uso de la tierra, responde a 5
tecnologías relacionadas con el uso de la tierra y de los pastos naturales y cultivos. El
PT5.Equipos, agrupa 5 tecnologías del uso de equipos y finalmente el PT6.Reproducción-
genética, agrupa 8 tecnologías que favorecen la optimización de la reproducción y la mejora
genética.
Por otra parte se plantea la hipótesis que la aplicación del PGP puede explicar la viabilidad
de la explotación; entendiendo por viabilidad la conexión de los resultados económicos y la
sostenibilidad de la explotación ganadera (Angón et al., 2013b). Su cálculo permite
cuantificar la capacidad de la empresa para generar beneficios, a largo plazo, suficientes
para garantizar el mantenimiento de la unidad familiar (CE, 1991; Argilés-Bosh, 2007) y es
aplicado por Toro-Mujica et al., (2011) en ovino lechero ecológico.
4.2.2.4. Análisis estadísticos
Se evalúa el efecto de la implementación del programa de gestión en las explotaciones
lecheras de ovino Manchego, mediante el análisis de varianza unifactorial. Asimismo para la
102
comparación de medias se empleó una prueba de T para muestras independientes en las
variables cuantitativas, y las tablas de contingencia y la prueba de χ2, en las variables
cualitativas. La diferencia en las medias de la adopción tecnológica se estimaron mediante
una prueba de T para muestras independientes. En todos los análisis estadísticos se empleó
el programa SPSS 15,1 (SPSS, 2006).
Posteriormente se utilizó un análisis de regresión logística para identificar la importancia
relativa del programa de gestión de procesos sobre la viabilidad económica de la granja. El
modelo de regresión logística empleado es:
Donde la variable dependiente viabilidad económica es dicotómica (1/0) y recoge la
viabilidad económica de las explotaciones, y la variable explicativa es: programa de gestión
de procesos es categórica con dos categorías: Sin PGP = 0 y Con PGP = 1.
4.2.3. Resultados y discusión
4.2.3.1. Incidencia del programa de gestión (PGP)
Los resultados de la Tabla 4.2.1 muestran como se conforman las explotaciones que usan el
PGP vs. las explotaciones que no utilizan el PGP. Aquellas que han implementado muestran
un mayor porcentaje de productores con nivel de estudios medio – alto (26,7%; Tabla 4.2.1),
utilizan el sistema de alimentación unifeed que desplaza a la alimentación tradicional con
concentrado en pesebre. El 23% de las granjas responden al sistema mixto tradicional que
complementan la actividad agrícola de cereal con la producción lechera y el 47,8% de las
explotaciones son viables (Tabla 4.2.1).
103
Tabla 4.2.1. Comparación del uso del programa de gestión de procesos en las variables
cualitatitas (%)1
Variables Programa de gestión de procesos
Sin PGP Con PGP P-valor
Nivel de educación del productor 0.008 Bajo (Analfabetos y Básica) 33.3 32.2
Medio-Alta (Bachillerato y Universitaria) 7.8 26.7
Tipo de pastoreo 0.238 Conducido 38.4 48.8
Con cercas 3.5 9.3
Sistema de alimentación 0.000 Pienso + forraje 24.4 12.2
Unifeed + pienso 16.7 46.7
Fuente de ingreso 0.002 Ovinos 36.7 35.6
Ovinos + Agricultura 4.4 23.3
Viabilidad 0.001 No 22.2 11.1
Si 18.9 47.8 1No corresponde con la hipótesis de independencia entre los grupos de PGP
En la Tabla 4.2.2 se muestra la comparación estructural de las explotaciones. Aquellas que
han implementado el PGP se corresponden con explotaciones de gran dimensión y
tecnificadas, con 1.246 ovejas y 1,409 ha en promedio. La mano de obra se incrementa en
un 68% en las explotaciones que implementan PGP y reducen su dependencia de la mano de
obra familiar al 35,7%.
Las explotaciones responde a un sistema mixto con pastoreo, aunque la proporción de
superficie de pastoreo se reduce (10%) en las explotaciones con PGP por las limitaciones de
la propia organización productiva y reproductiva, que también reducen la utilización de
concentrado (Tabla 4.2.2). La mayor diferencia se encuentra en la dependencia de insumos
externos, que disminuye en un 37% en el caso de las explotaciones con PGP (Tabla 4.2.2) y
tan sólo el 47% del alimento es externo al sistema, por lo que se resalta el carácter
complementario entre actividades, coincidiendo con lo indicado por Toro-Mujica et al.
(2011) y Olaizola et al. (2014).
Las mejoras organizativas del PGP arrancan del capítulo de reproducción que se planifica en
4 lotes con una duración media de las cubriciones de 7 semanas. Esta mejora supone
incrementar el número de lotes al año en un 72% a la vez que se acorta en dos tercios las
104
parideras. Asimismo el intervalo entre partos es de 351 d y los días no productivos son en
media 30 d menos que las granjas que no usan PGP (Tabla 4.2.2).
Tabla 4.2.2. Comparación del uso del programa de gestión de procesos en las variables
cuantitativas (media ± desviación estándar)
Variables Programa de gestión de procesos
Sin-PGP Con-PGP
Explotaciones (%) 41.1 58.8 Ganadero
Edad (años) 51.3 ± 10.3 48.6 ± 9.3
Experiencia (años) 27.9 ± 13.5 23.6 ± 11.3
Dimensión
Ovejas 613.2 ± 427.6 1,245.9 ± 1,106.7** Superficie total (ha) 927.3 ± 677.8 1,409.1 ± 1,516.3* Superficie propia (%) 15.0 ± 33.0 26.7 ± 39.0
Mano de obra total (UTA1) 2.8 ± 1.7 4.7 ± 3.1**
Mano de obra familiar (%) 74.9 ± 35.4 35.7 ± 36.8**
Uso dela tierra Superficie cultivada (%) 14.6 ± 24.8 26.9 ± 33 Superficie de pastoreo (%) 83.0 ± 28.1 73.6 ± 29.1*
Carga ganadera (UGM/ha) 0.17 ± 0.2 0.19 ± 0.1 Pienso (kg/oveja/d) 0.8 ± 0.5 0.6 ± 0.5*
Alimentación externa (%) 64.4 ± 31.0 47.0 ± 29.6**
Productivos Estación de monta (n) 2.5 ± 2.0 4.3 ± 1.2** Duración estación de monta (semanas) 20.7 ± 20.7 6.9 ± 6.5** Intervalo entre partos (d) 348.4 ± 109.0 351.7 ± 99.6 Días no productivos (d) 164.6 ± 68.8 133.8 ± 34.0* Ovejas en ordeño (n) 220.1 ± 152.0 570.6 ± 539.2** Duración de la lactancia (d) 121.0 ± 28.2 143.4 ± 23.4** Leche producida (kg/oveja/L2) 127.8 ± 50.7 165.4 ± 47.3** Prolificidad (corderos por parto) 1.2 ± 0.2 1.3 ± 0.3*
Económicos Ingresos por oveja(€/oveja) 290.6 ± 86.1 398.0 ± 114.3**
Costos por oveja (€/oveja) 260.3 ± 60.3 300.0 ± 62.5* Costo unitario (€/kg) 2.3 ± 1.0 2.0 ± 1.0 Resultado por oveja (€/oveja) 30.3 ± 69.2 98.1 ± 86.8**
Margen bruto por oveja (€/oveja) 107.0 ± 78.8 190.1 ± 105.0**
**(P<0.01), *(P<0.05)
La reorganización de la reproducción y el manejo se refleja en la producción. Así las
explotaciones con PGP obtuvieron una producción significativa de 143.4 kg/oveja y lactación
y 1,34 corderos por parto en promedio, con una lactancia significativamente más larga (22d)
que las explotaciones que no usan PGP (Tabla 4.2.2). Asimismo la implementación del PGP se
105
refleja en la mejora significativa de los resultados económicos: el ingreso medio por oveja se
incremento en un 37% hasta alcanzar los 398.0 €/oveja y se duplicó el beneficio hasta 98.1
€/oveja y un margen bruto de 190 €/oveja (Tabla 4.2.2).
El nivel de adopción tecnológica global es bajo y se cuantifica en un 48,3%; aunque es
significativamente superior (Figura 4.2.1) en aquellas explotaciones que implementan el PGP
(65,8%) frente a las que no lo incorporan (44,1%). Las diferencias son significativas
fundamentalmente en los campos de la reproducción-genética, manejo, equipamiento y
bioseguridad, y significativas en el uso de la tierra y no significativas en la alimentación. La
mejora conlleva potenciar las sinergias de las actividades existentes entre agricultura y
ganadería (Milán et al, 2011; Riveiro et al, 2013). Lo que implica un enfoque sistémico y
dinámico, donde además se contemplen las interacciones existentes entre los distintos
elementos del sistema y se organice la empresa en un contexto de mercado (de Pablos-
Heredero et al., 2012;).
Figura 4.2.1 Nivel de adopción tecnológica según uso del programa de gestión de procesos
106
4.2.3.2. Regression logística
La utilización de la regresión logística ha predominado en la determinación de los factores de
riesgo en la gestión empresarial (Perea et al., 2015) y los trabajos de predicción de fracaso
empresarial y se utiliza con preferencia a los modelos discriminantes por su solidez en la
estimación de los parámetros (Argilés-Bosh, 2007). En la Tabla 4.2.3 se muestran el modelo
que evalúa la presencia de explotaciones no viables con el uso del PGP.
Tabla 4.2.3. Proporciones de las variables incluidas en base a una regresión logística en la
viabilidad de las explotaciones
Variable Coefficient β Std. Err. P Odds ratios IC 95% Odds ratio
Min Max
PGP 1.621 0.482 0.001 5.059 1.968 13.905
Intercept -1.459 0.351 0.000 0.233
La estimación del riesgo relativo de fracaso (no viable) de las explotaciones que no usan el
PGP respecto a las que lo usan es OR =5.059. El no uso del PGP determina una probabilidad
importante de fracaso o explotación no viable (OR: 1.968 – 13.905). Se obtiene un 66.7% de
acierto en la clasificación de los casos. El valor de Nagelkerke R Square de 0,176 y el H-L
Statistic de 2,7649 (P valor Chi Sq = 0,597), indican que el modelo explica un 21% de la
variación de la viabilidad económica en las explotaciones. De acuerdo a la hipótesis inicial se
asocia la no implementación del PGP con mayor probabilidad fracaso y de no viabilidad de la
explotación, (21%).
Según Morantes et al. (2014) en ovino Manchego y Perea et al. (2015) en sistemas pastoriles
con vacuno lechero en la Pampa Argentina, el mayor grado de educación de los productores
favorece la toma de decisiones y, en consecuencia, sus granjas tienen mejores resultados y
deben ser más viable. Los resultados de este estudio confirman esta sugerencia. En cuanto a
la edad y experiencia los resultados obtenidos coinciden con lo señalado por Perea et al.
(2015) a diferencia de los reportado por Morantes et al. (2014) donde los ganaderos más
jóvenes son los que mejor dirigen y controlan el manejo de la explotación. Los que tienen
más experiencia dedican menos atención a la dirección y control.
107
La información de las empresas agropecuarias se puede generar en la propia empresa, a
través de registros sistemáticos o puede provenir de fuentes externas y de los asesores. El
estudio de Perea et al. (2015) en las explotaciones lecheras en La Pampa donde se hace
registro sistemático de la información interna y el acceso regular a los agentes de consultoría
son tanto crucial para la mejora de la viabilidad. Resultado similar se encontró en el presente
estudio donde el proceso de uso y análisis de la información tanto a nivel interno por el
ganadero como al externo por los asesores permite señalar que la sistematización de la
información que ofrece el PGP beneficia la viabilidad de las explotaciones. El simple hecho
de registrarse los datos pueden ser el origen de las decisiones que, incluso si no siguen un
procedimiento formal, podría ser eficaz para el negocio (González et al., 2011).
Estudios acerca de la viabilidad económica de las explotaciones se han encontrado con
dificultades que definen buenos indicadores (Argilés-Bosh, 2007). En este estudio la
definición de la viabilidad ha seguido el enfoque marcado por CE. (1991) y Argilés-Bosh
(2007), que indican que principalmente el cese de la agricultura es una consecuencia de su
incapacidad para generar beneficios a largo plazo. De acuerdo con Perea et al. (2015) el
indicador de viabilidad utilizado en este estudio no puede ser un valor formal de la
contabilidad, que muestra la inviabilidad de las explotaciones agropecuarias con más
objetividad que otros indicadores basados en indicadores financieros o contables. Por
ejemplo, la suspensión de pagos, según lo propuesto por Davies (1996), se produce muy
raramente después de un largo proceso, debido a que el productor trata de evitar por medio
de la venta de activos, la reducción de los inventarios, o ir a trabajar fuera de la finca. Otros
estudios han utilizado el retraso en el pago de los préstamos, pero ignorar el potencial
agrícola para resolver la situación (Reinsel and Brake, 1996). Además, los agricultores
tienden a mezclar las finanzas de la familia y las finanzas agrícolas, lo cual es un
inconveniente añadido para estos indicadores (Perea et al., 2015).
En general, el modelo utilizado intenta explicar y predecir la viabilidad de las explotaciones
basado en el uso del un programa de gestión de procesos, sin considerar aspectos técnicos y
sociales. Como el uso de un PGP ha dado información significativa, es probable que su
inclusión en modelos de viabilidad desarrollados con otros aspectos de la explotación, pueda
mejorar su calidad explicativa y predictiva.
108
4.2.4. Conclusiones
Los resultados del estudio confirman que las explotaciones que implementan un PGP
muestran mayor dimensión, mejores resultados productivos y económicos y además se
incrementa de modo significativo el porcentaje de explotaciones viables.
Asimismo las explotaciones con PGP muestran mayor nivel tecnológico global, y se confirma
(P<0,01) que los responsables de esta mejora tecnológica son los paquetes de reproducción,
manejo, equipamiento y bioseguridad. El nivel tecnológico tanto en uso de la tierra como en
alimentación es muy bajo y falta por implementar la innovación tecnológica dentro del PGP.
El modelo de regresión logística confirma la importancia de la implementación del PGP en la
mejora de la viabilidad, pudiendo contribuir a la disminución de la no viabilidad en un 21%.
Se confirma la importancia de implementar un PGP en la explotación ganadera en general y
en el caso concreto del sistema mixto cereal-.ovino lechero en Castilla la Mancha. Asimismo
se determina en que áreas productivas se está implementando los paquetes tecnológicos y
la necesidad de aplicar las tecnologías en alimentación y en el uso de la tierra dentro de un
proceso organizativo integrado en el PGP.
La inclusión del programa de gestión de procesos en modelos de viabilidad desarrollados con
otros aspectos de la explotación, pueda mejorar su calidad explicativa y predictiva.
III.- Conclusiones
111
III. CONCLUSIONES
1. La producción lechera del ovino manchego responde a un sistema mixto, multifuncional,
sostenible, que combina de modo complementario las actividades productivas, utiliza los
recursos endógenos de la zona y genera tres UTA por explotación.
2. La elevada heterogeneidad del sistema motiva el desarrollo de la tipología de
explotaciones propuesta:
- Las Explotaciones pequeñas familiares viven exclusivamente de la actividad ovina y
muestran gran dependencia de la alimentación externa, y son más vulnerables frente a
modificaciones en el precio de los insumos y de la leche.
- Las Grandes explotaciones extensivas, muestran baja especialización aunque su dimensión
y el aprovechamiento de los recursos les permiten, mediante una estrategia de bajos costes
garantizar su viabilidad.
- Las Explotaciones mixtas tecnificadas, convierten esta actividad en una opción viable
empresarialmente y de gran interés tanto por la generación directa de puestos de trabajo
como constituir herramientas activas para el desarrollo endógeno de la zona y mantener la
oferta de productos de calidad (DOP). Asimismo su alto nivel de inversiones se distribuye
entre las actividades y favorece su sustentabilidad.
3. Las explotaciones lecheras de ovino Manchego poseen un escaso nivel de adopción
tecnológica y además muy heterogénea entre sí. La adopción de innovaciones es
dependiente del perfil de la explotación y del productor. Los aspectos fundamentales son la
dimensión, el régimen de tenencia de la tierra y el nivel de educación del productor, por lo
que generar acciones sobre estos aspectos podría favorecer un mayor grado de
implementación de innovaciones tecnológicas.
4. Los mayores niveles de adopción de tecnologías se concretan en Alimentación
Bioseguridad y Manejo, pero su adopción no es secuencial ni responde a hechos
independientes. Las tecnologías muestran sinergias entre si y se desarrollan en el contexto
dinámico del sistema mixto cereal-ovino.
112
5. Se confirma el efecto positivo de la implementación de un programa de gestión de
procesos sobre el nivel tecnológico, los resultados de explotación y la mejora la viabilidad.
Las explotaciones con PGP muestran mayor nivel tecnológico global, y se confirma que los
responsables de esta mejora tecnológica son los paquetes de reproducción, manejo,
equipamiento y bioseguridad.
6. El modelo de regresión logística confirma la importancia de la implementación del PGP en
la mejora de la viabilidad, pudiendo contribuir a la disminución de la no viabilidad en un
21%.
IV.- Resumen
IV. RESUMEN
Una muestra de 157 explotaciones de ovino lechero fue seleccionada para la aplicación de
una encuesta que contemplo la toma de datos técnicos-productivos, económicos y sociales.
Se condujeron cinco estudios con los objetivos de caracterizar, tipificar, inventariar y agrupar
en paquetes tecnológicos las innovaciones tecnológicas y evaluar la gestión y el nivel de
viabilidad de los sistemas de ovino lechero de Castilla-La Mancha, España. La caracterización
confirma la condición de sistema mixto, pastoril, flexible, heterogéneo y sostenible
socialmente de las granjas; aspectos que le confieren ventajas competitivas. Los análisis
multivariante permitieron la identificación de tres grupos de explotaciones. Las variables
relacionadas con la productividad, uso de la tierra, dimensión y mano de obra fueron las
responsables de la clasificación y posterior caracterización. Los grupos establecidos fueron: I)
Pequeñas explotaciones familiares (39,5%), que se caracteriza principalmente, de pequeño
tamaño, sin tierra propia y sin actividad agrícola, con mano de obra familiar, alta
dependencia de insumos externos II) Grandes explotaciones extensivas (40,1%), que se
caracterizan por ser grandes, la falta de terreno propio y la agricultura en pequeña escala;
alta dependencia de insumos externos, indicadores de productividad bajos y conciliar la vida
familiar y laboral asalariado; III) Explotaciones mixtas tecnificadas (20,4%), que se caracteriza
por ser grande, con la propiedad de la superficie y la agricultura en gran escala, el mejor uso
de la tierra, de bajos insumos externos y; fuerza de trabajo asalariada. El nivel tecnológico
era bajo y heterogéneo en las explotaciones. La dimensión y tenencia de la tierra tienen un
importante impacto sobre la implementación de tecnologías y el nivel de adopción
tecnológica se asoció con una mayor producción de leche. Se identificaron seis paquetes
tecnológicos: PT1.Manejo, PT2.Alimentación, PT3.Bioseguridad, PT4.Uso de la tierra,
PT5.Equipos y PT6.Reproducción-genética. Los mayores grados de adopción se corresponden
a PT3 (67,8%), PT2 (56,0%) y PT1 (55,7%), con un predominio de las interacciones positivas.
La variabilidad en la producción de leche (35%) y corderos comerciales (38%), fue explicada
por PT6 y PT1. La variabilidad en la dependencia de insumos externos (62%) fue explicada
por PT4. Se obtuvieron diferencias significativas en el nivel tecnológico, los resultados
económicos, margen bruto y en la viabilidad de las explotaciones con el uso de un programa
de gestión de procesos (PGP)
SUMMARY
A sample of 157 dairy sheep farms was selected for the implementations of a survey
contemplate making technical-productive, economic and social data. Five studies were
conducted with the objective to characterize; classify; inventory of technological innovations
and build technology packages, and evaluate the level of management and viability of the
dairy sheep system of Castile-La Mancha, Spain. The characterization confirms the mixed
condition, pastoral, flexible, heterogeneous and socially sustainable of the farms; aspects
that will confer competitive advantages. The multivariate analysis allowed the identification
of three groups of farms. The variables related to productivity, land use, size and labor were
responsible for the classification and further characterization. I) smallholders, 39.5 % which
are mainly characterized, small size, without own land and no agriculture activity, with
family workforce, high dependence on external inputs II) large-scale farms, a 40.1 %, which
are characterized by being large, lack of own land and agriculture small-scale; high
dependence on external inputs, low productivity indicators and combining family and
salaried workforce; III) technified-mixed farms, a 20.4 %, characterized by being large, with
ownership of the surface and large-scale agriculture, the best of land use, low external input
and; salaried workforce. The technological level was low and heterogeneous in the farms.
The size and tenure have significant impact on the implementation of technologies and level
of technological adoption was associated with increased milk production. We identified six
technological packages. PT1.Management, PT2.Feeding, PT3.Biosecurity, PT4.Land use,
PT5.Equipments and PT6.Reproduction-genetic. The higher levels of adoption correspond to
PT3 (67.8%), PT2 (56.0%) and PT1 (55.7%), with a predominance of positive interactions. The
variability in the production of milk (35%) and commercial sheep (38%), was explained by
PT6 and PT1. The variability in dependence on external inputs (62%) was explained by PT4.
Significant differences in the technological level, economic performance, gross margin and
the viability of farms with the use of a process management program (PGP) were obtained.
V.- Bibliografía
119
V. BIBLIOGRAFÍA
AGRAMA. Asociación Nacional de Criadores de Ganado Ovino Selecto de Raza Manchega. 2011.
Programa de mejora de la raza ovina Manchega. Memorias de Actividades año 2011.
Disponible en: http://www.agrama.org Consultado el 01/03/2013.
Alcántara, C., Pujadas, A., and Saavedra, M. 2011. Management of cruciferous cover crops by
mowing for soil and water conservation in southern Spain. Agricultural Water Management.
98, 1071-1080.
Allende, R., y Aguilar, C. 2007. Gestión en sistemas de producción de bovina y ovina de carne:
Herramientas computacionales para diseñar y evaluar escenarios productivos. XX Reunión
ALPA, XXX Reunión APPA-Cusco-Perú. Archivo Latinoamericano de Producción Animal. 15(Supl.
1), 1-7.
Amiridis, G.S., and Cseh, S. 2012. Assisted reproductive technologies in the reproductive
management of small ruminants. Animal Reproduction Science. 130, 152-161.
Andersen, E., Elbersen, B., Godeschalk, F., and Verhoog, D. 2007. Farm management indicators and
farm typologies as a basis for assessments in a changing policy environment. Journal of
Environmental Management. 82, 353-362.
Andueza, D., Alabart, J.L., Lahoz, B., Muñoz, F., and Folch, J. 2014. Early pregnancy diagnosis in sheep
using near-infrared spectroscopy on blood plasma. Theriogenology. 81, 509–513.
Angón, E., Perea, J., Valerio, D., García, A., Acero, R., and Toro-Mújica, P. 2013a. Caprine farms in
northwest region of Dominican Republic: typologies according to livestock management and
economic variables. Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias La Universidad
del Zulia. XXIII(2), 139-149.
Angón, E., García, A., Perea, J., Acero, R., Toro-Mújica, P., Pacheco, H., y González, A. 2013b.
Eficiencia técnica y viabilidad de los sistemas de pastoreo de vacunos de leche en la Pampa,
Argentina. Agrociencia. 47(5), 443-456.
Arias, R., Oliete, B., Ramón, M., Arias, C., Gallego, R., Montoro, V., Gonzalo, C., and Pérez-Guzmán,
M.D. 2012. Long-term study of environmental effects on test-day somatic cell count and milk
yield in Manchega sheep. Small Ruminant Research. 106, 92-97.
Arias, C., Oliete, B., Seseña, S., Jimenez, L., Pérez-Guzmán, M.D., and Arias, R. 2013. Importance of
on-farm management practices on lactate-fermenting Clostridium spp. spore contamination of
120
Manchega ewe milk: Determination of risk factors and characterization of Clostridium
population. Small Ruminant Research. 111, 120-128.
Barrantes, O., Ferrer, C., Reine, R., and Broca, A. 2009. Categorization of grazing systems to aid the
development of land use policy in Aragon, Spain. Grass and Forage Science. 64, 26-41.
Bernués, A., Ruiz, R., Olaizola, A., Villalba, D., and Casasús, I. 2011. Sustainability of pasture-based
livestock farming systems in the European Mediterranean context: Synergies and trade-offs.
Livestock Science. 139, 44-57.
Bertozzi, L. 1995. Designation of origin: Quality Food and specification. Food Quality and Preference.
6, 143–147.
Bewley, J., Palmer, R.W., and Jackson-Smith, D.B. 2001. An overview of experiences of Wisconsin
dairy farmers who modernized their operations. Journal of Dairy Science. 84, 717–729.
Bimczok, D., Röhl, F.W., and Ganter, M. 2005. Evaluation of lamb performance and costs in
motherless rearing of German Grey Heath sheep under field conditions using automatic
feeding systems. Small Ruminant Research. 60, 255-265.
Bontis, N. 2001. Assessing knowledge assets: a review of the models used to measure intellectual
capital. International Journal of Management Reviews. 3(1), 41-60.
Brooking, A. 1996. Intellectual capital: core assets for the third millennium enterprise. Thomson
Business Press, Londres.
Brunet, M., Saladié, O., Jones, P., Sigró, J., Aguilar, E., Moberg, A., Lister, D., Walther, A., Lopez, D.,
and Almarza, C. 2006. The development of a new dataset of spanish daily adjusted
temperature series (SDATS) (1850–2003). International of Journal Climatology. 26, 1777–1802.
Caballero, R. 2001. Typology of cereal-sheep farming systems in Castile-La Mancha south-central
Spain. Agricultural Systems. 68, 215-232.
Caballero, R. 2009. Stakeholder interactions in Castile-La Mancha, Spain’s cereal-sheep system.
Agricultural Human Values. 26, 219–231.
Caballero, R., and Fernández-Santos, X. 2009. Grazing institutions in Castilla-La Mancha, dynamic or
downward trend in the Spanish cereal–sheep system. Agricultural Systems. 101, 69–79.
CAMACLM. Conserjería Agricultura y Medio Ambiente Castilla-La Mancha. 2010. Estrategia regional
para la ganadería de Castilla-La Mancha Horizonte 2015. Conserjería de Agricultura y Medio
Ambiente. Disponible en: http://www.convetcaman.org/pdfs/estrategia2015_1.pdf
Consultado el 01/03/2013.
121
Casasús, I., Villalba, D., y Gracia, J.L. 2012. Los sistemas unifeed en la alimentación de rumiantes.
Ganadería. 56-60.
Castel, J.M., Mena, Y., Ruíz, F.A., Camúñez-Ruiz, J., and Sánchez-Rodríguez, M. 2011. Changes
occurring in dairy goat production systems in less favored areas of Spain. Small Ruminant
Resarch. 96, 83-92.
Comisión de la UE. 1991. Viability of Farms, Luxemburgo, Oficina de Publicaciones Oficiales de las
Comunidades Europeas.
Costa, R., Beretta, H., Pimenta, E., Holanda, E., Beltrão, R., and Carrera, M. 2010. Typology and
characterization of goat milk production systems in the Cariris Paraibanos. Revista Brasileira de
Zootecnia. 39(3), 656-666.
Costa, J.H.C., Hötzel, M.J., Longp, C., and Balcão, L.F. 2013. A survey of management practices that
influence production and welfare of dairy cattle on family farms in southern Brazil. Journal of
Dairy Science. 96, 307–317.
CRDOQM. Consejo Regulación de Origen Queso Manchego. Fuerte incremento de la exportación de
Queso Manchego. 2013. Disponible http://www.quesomanchego.es Consultado 01/01/2013.
Cuervo, J.A. 2009. Construcción de una escala de actitudes hacia la matemática (tipo Likert) para
niños y niñas entre 10 y 13 años que se encuentran vinculados al programa pretalentos de la
escuela de matemáticas de la Universidad Sergio Arboleda. Tesis de Maestría. Universidad
Sergio Arboleda. Colombia. 128 p.
Cuevas-Reyes V., Baca del Moral, J., Cervantes-Escoto, F., Espinosa-García, J.A., Aguilar-Ávila, J.,
Loaiza-Meza, A. 2013. Factores que determinan el uso de innovaciones tecnológicas en la
ganadería de doble propósito en Sinaloa, México. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 4,
31-46.
De Castro, M. 2009. Clima y cambio climático en Castilla-La Mancha. In: Fundación General de Medio
Ambiente (Eds.), Impactos del cambio climático en Castilla-La Mancha. I Informe. Disponible
en: http://pagina.jccm.es/medioambiente/cambio_climatico.pdf. Consultado el 01/09/2013.
de Janvry, A., Dunstan, A., and Sadoulet, E. 2011. Recent Advances in Impact Analysis Methods for
Ex-post Impact Assessments of Agricultural Technology: Options for the CGIAR. Consultative
Group on International Agricultural Research. Disponible en:
http://gspp.berkeley.edu/assets/uploads/research/pdf/deJanvryetal2011.pdf. Consultado el
18/01/2014.
122
De Margarida-Sanz, J.C., Salvador-Insúa, J.A., De Prada-Moraga, M., y González-Varela, M.A. 2014.
Sistemas de índices del precio de la leche de oveja. Organización Interprofesional Láctea
INLAC. Disponible en:
www.inlac.es/indices/ovino/.../125_242eb90d493f2c4a7ff3235593f7d84f. Consultado el
21/07/2014.
de Pablos-Heredero, C., and López-Berzosa, D. 2011. Open innovation at firms and public
administrations: technologies for value creation. IGI Global Editorial, Hershey USA.
de Pablos-Heredero, C., López-Hermoso-Agius, J.J., Martín-Romo Romero, S-. and Medina-Salgado, S.
2012. Organización y transformación de los sistemas de información en la empresa. ESIC
Editorial, Madrid Spain.
de Pablos-Heredero, C., y Blanco-Jimenez, F. 2013. Los cien errores del emprendimiento Ed. ESIC.
Madrid.
de Rancourt, M., Fois, N., Lavín, M.P., Tchakérian, E., and Vallerand, F. 2006. Mediterranean sheep
and goat production: an uncertain future. Small Ruminant Research. 62, 167-179.
de Raymond, A.B. 2013. Detaching from agriculture? Field-crop specialization as a challenge to family
farming in northern Côte d’Or, France. Journal of Rural Studies. 32, 283-294.
Dubeuf, J.P. 2011. The social and environmental challenges faced by goat and small livestock local
activities: Present contribution of research–development and stakes for the future. Small
Ruminant Research. 98, 3-8.
Eikje, L.S., Schaeffer, L.R., Adnøy, T., and Klemetsdal, G. 2011. Sheep breeding schemes utilising
artificial insemination; large-scale simulation with a complex breeding goal. Animal. 5(3), 367–
377.
Evans, R.D., Wallace, M., Shalloo, L., Garrick, D.J., and Dillon, P. 2006. Financial implications of recent
declines in reproduction and survival of Holstein-Friesian cows in spring-calving Irish dairy
herds. Agricultural Systems. 89, 165-183.
FAOSTAT. Food and Agriculture Organization of the United Nations Statistics. 2014.
http://faostat.fao.org/. Consultado el 21/07/2014.
Fernández-Ibiza, R., y Varo-García, A. 2009. Las denominaciones de origen como herramienta básica
para el desarrollo económico, social y medioambiental. Distribución y Consumo 114, 55-61.
Disponible en: http://www.mercasa.es/ORIGEN.pdf. Consultado el 01/11/2013.
123
Fiorelli, C., Dedieu, B., and Pailleux, J.Y. 2007. Explaining diversity of livestock-farming management
strategies of multiple-job holders: importance of level of production objectives and role of
farming in the household. Animal. 1(8), 1209–1218.
Flamant, J.C. 1990. Sistemas de producción de ovino lechero en el área mediterránea. In: Seminario
CIHEAM de especialización sobre producción y calidad de ovino de leche. Zaragoza, España.
pp:20.
Flores-Miyamoto, A., Reij, M.W., and Velthuis, A.G.J. 2014. Do farm audits improve milk quality?.
Journal of Dairy Science. 97, 1-9.
Gallego R. 2002. Análisis de estructuras y sistemas de producción en el sector del ganado ovino
manchego. Jornada Autonómica de Castilla La Mancha. Madrid. Disponible en
http://www.libroblancoagricultura.com/gallego.pdf Consultado el 19/11/2011.
Ganaie, B.A., Khan, M.Z., Islam, R., Makhdoomi, D.M., Qureshi, S., and Wani, G.M. 2009. Evaluation
of different techniques for pregnancy diagnosis in sheep. Small Ruminant Research. 85, 135-
141.
García-Díaz, L. K., Mantecón, A.R., Sepúlveda, W.S., y Maza, M.T. 2012. Producción de leche ovina
como alternativa de negocio agropecuario: modelo de producción en Castilla y León (España).
Sexta Época. 31, 6-18.
García, O., y Gómez, C. 2012. Economía de la producción de leche en Cajamarca, Perú, con énfasis
particular en los pequeños productores. In:Food and AgricultureOrganization of
theUnitedNations (Ed.), Iniciativa de políticas pecuarias en favor de los pobres. Disponible en:
http://www.fao.org/ag/againfo/programmes/es/pplpi/.pdf. Consultado el 06/10/2013.
García A., y Pacheco. H., 2011. Gestión económica de la ganadería de doble propósito. Toma de
decisiones. In: González-Stagnaro, C., Madrid-Bury, N., Soto Belloso, E. (Eds.),Innovación &
Tecnología en la Ganadería Doble Propósito. Fundación GIRARZ. Ediciones Astro Data S.A.
Maracaibo, Venezuela. pp: 48.
García A., Rivas J. 2014. Adopción de tecnologías en la ganadería de doble propósito en la costa
ecuatoriana. Caso de Manabí. En: Logros & Desafíos de la Ganadería Doble Propósito. 2014. C
González-Stagnaro, N Madrid-Bury, E. Soto-Belloso (eds). Fundación GIRARZ. Ediciones Astro
Data S.A. Maracaibo, Venezuela. Cap. IX, 72-79.
Gaspar, P., Escribano, M., Mesías, F.J., Rodríguez de Ledesma, A., and Pulido, F. 2008. Sheep farms in
the Spanish rangelands (Dehesas): Typologies according to livestock management and
economic indicators. Small Ruminant Research. 74, 52-63.
124
Gaspar, P., Escribano, A.J., Mesías, F.J., Escribano, M., and Pulido, A.F. 2011. Goat systems of
Villuercas-Ibores area in SW Spain: Problems and perspectives of traditional farming systems.
Small Ruminant Research. 97, 1-11.
Gelasakis A.I., Valergakis, G.E., Fortomaris, P., and Arsenos, G. 2010. Farm conditions and production
methods in Chios sheep flocks. Journal of the Hellenic Veterinary Medical Society. 61, 111-119.
Gelasakis A.I., Valergakis, G.E., Arsenos, G., and Banos, G. 2012. Description and typology of intensive
Chios dairy sheep farms in Greece. Journal of Dairy Science. 95, 3070-3079.
González, A., Grajales, H.A., Manrique, C., y Téllez, G. 2011. Gestión de la información en los sistemas
de producción animal. Una mirada al caso de la ovino-caprinocultura. Revista de Medicina
Veterinaria y Zootecnia. 58(III), 176-193.
González-Stagnaro, C., y Madrid-Bury, N. 2011. Logros del benchmarking en el incremento de la
eficiencia reproductiva, producción de leche e ingresos económicos en rebaños tradicionales.
In: C González-Stagnaro, N Madrid-Bury, E Soto-Belloso editores. Innovación & Tecnología en
la Ganadería de Doble Propósito. Maracaibo, Venezuela: Ediciones Astro Data S.A. p748.
Gül, S., and Keskin, M. 2010. Reproductive characteristics of Awassi ewes under Cornell alternate
month accelerated lambing system. Italian Journal of Animal Science. 9(49), 255-259.
Hendrickson, J.R., Hanson, J.D., Tanaka, D.L., Sassenrath, G. 2008. Principles of integrated agricultural
systems: Introduction to processes and definition. Renewable Agriculture and Food Systems.
23, 265-271.
Hemme, T., García, O., and Khan, A. 2013. Estudio de la producción de leche en Bangladesh con
atención especial a los pequeños productores. En: Food and Agriculture Organization of the
United Nations (Ed.), Iniciativa de políticas pecuarias en favor de los pobres (PPLPI). Disponible
en: http://www.fao.org/ag/pplpi.pdf. Consultado el 06/10/2013.
Johannesen, A.B., Nielsen, A., and Skonhoft, A. 2013. Livestock management at northern latitudes
Potential economic effects of climate change in sheep farming. Ecological Economics. 93, 239-
248.
Jouven, M., Lapeyronie, P., Moulin, C.H., and Bocquier, F., 2010. Rangeland utilization in
Mediterranean farming systems. Animal. 4, 1746–1757.
Jurado, J.J., Serrano, M., y Pérez-Guzmán, M.D. 2006. Análisis del progreso genético obtenido en el
esquema de selección de la raza ovina manchega. Revista ITEA. 102(1), 41-54.
125
Kaler, J., and Green, L.E. 2013. Sheep farmer opinions on the current and future role ofveterinarians
in flock health management on sheep farms: A qualitative study. Preventive Veterinary
Medicine. 112, 370-377.
Köbrich, C., Rehman, T., and Khan, M. 2003.Typification of farming systems for constructing
representative farm models: Two illustrations of the application of multi-variate analyses in
Chile and Pakistan. Agricultural Systems. 76, 141-157.
Kumm, K.I. 2009. Profitable Swedish lam production by economies of scale. Small Ruminant
Research. 81, 63-69.
Lammers, B.P., Jud Heinrichs, A., y Ishler, V.A. 2002. Uso de ración total mezclada (TMR) para vacas
lecheras. Department of Dairy and Animal Science The Pennsylvania State University, 324
Henning Building University Park, PA 16802.
Lara-Covarrubias, D., Mora-Flores, J.S., Martínez-Damián, M.A., García-Delgado, G., Omaña-Silvestre,
J.M., y Gallegos-Sánchez, J. 2003. Competitividad y ventajas comparativas de los sistemas de
producción de leche en el estado de Jalisco, México. Agrociencia. 37, 85-94.
Le Gal, P.Y., Dugué, P., Faure, G., and Novak, S. 2011. How does research address the design of
innovative agricultural production systems at the farm level? A review. Agricultural Systems.
104, 714-728.
Legaz, E., Álvarez, I., Royo, L.J., Fernández, I., Gutiérrez, J.P., and Goyache, F. 2008. Genetic
relationships between Spanish Assaf (Assaf.E) and Spanish native dairy sheep breeds. Small
Ruminant Research. 80, 39–44.
Likert, R. 1932. A technique for the measurement of attitudes. Archive of Psychology. 22(140), 5–55.
Lobley, M., Butler, A., and Reed, M., 2009. The contribution of organic farming to rural development:
An exploration of the socio-economic linkages of organic and non-organic farms in England.
Land Use Policy. 26, 723-735.
López-Raggi, F., Pérez-Centeno, M.,Lanari, M.R., y Von Thüngen, J. 2011. Comercialización de la carne
de chivito criollo protegida por la denominación de origen en Argentina. In: Mundy, P.,
Mathias, E. (Eds.), Añadiendo valor a la diversidad ganadera: Mercadotecnia para promover las
razas autóctonas y los medios de subsistencia. Estudios FAO. Producción y Sanidad Animal,
Nº168. pp: 79. Disponible en: http://www.fao.org/docrep/014/i1283s/i1283s.pdf. Consultado
el 10/11/2013.
Madelrieux, S., and Dedieu, B. 2008. Qualification and assessment of work organisation in livestock
farms. Animal. 2(3), 435–446.
126
Madouasse, A., Huxley, J.N., Browne, W.J., Bradley, A.J., Dryden, I.L., and Green, M.J. 2010. Use of
individual cow milk recording data at the start of lactation to predict the calving to conception
interval. Journal of Dairy Science. 93, 4677-4690.
MAGRAMA. Ministerio de Agricultura Alimentación y Medio Ambiente. 2012a. Anuario estadísticas
2011. Secretaría General Técnica. Centro de Publicaciones. Disponible en:
http://www.magrama.gob.es/estadistica/pags/anuario/2011/AE_2011_Completo.pdf.
Consultado el 01/03/2013.
MAGRAMA. Ministerio de Agricultura Alimentación y Medio Ambiente. 2012b. Resultado de la
encuesta nacional de ganado ovino–caprino. Informe de noviembre 2011. Secretaría General
Técnica. Centro de Publicaciones. Disponible en:
http://www.magrama.gob.es/es/estadistica/temas/estadisticasagrarias/informenoviembre11
ovinocaprino)_tcm7-207662.pdf. Consultado el 01/03/2013.
MAGRAMA. 2013. Ministerio de Agricultura Alimentación y Medio Ambiente. El sector de la carne de
ovino y caprino. Principales indicadores económicos. Secretaría General Técnica. Centro de
Publicaciones. Disponible en: http://www.magrama.gob.es. Consultado el 15/02/2014.
Mantecón, A.R; Díez, P.; Villadangos, B.; Martínez, Y., and Lavín, P. 2007. Dairy sheep production
systems at the central-north of Spain: limiting factors. In: 6th Internacional FAO Seminar:
Changes in sheep and goat farming systems at the beginning of the 21st century. Pp. 34-35.
Marescotti, A. 2003. Typical products and rural development: who benefits from PDO/PGI
recognition? In: Paper presented at Food Quality Products in the Advent of the 21st Century:
Production, Demand and Public Policy, 83rd EAAE Seminar, Chania, Greece, 4–7 September.
Marsden, T., Banks, J., and Bristow, G. 2000. Food supply chain approaches: exploring their role in
rural development. Sociologia Ruralis. 40, 424-439.
Martín, S., Mantecón, A., Paz, L. 2009. Manejo reproductivo y gestión técnico económica. Mundo
Ganadero. 221, 56-60.
Martín, S., Palacín, I., y Mantecon, A. 2010. Comparación productiva entre sistemas con tres y cinco
cubriciones/parideras anuales en una explotación de ovejas lecheras de raza Lacaune (2002-
2009). In: XXXV Congreso de la Sociedad Española de Ovinotecnia y Caprinotecnia. 22 - 24 de
septiembre. Valladolid España. pp: 40.
Martínez, S., Franco, I., and Carballo, J. 2011. Spanish goat and sheep milk cheeses. Small Ruminant
Research. 101, 41-54.
127
Maseda, F., Díaz, F., and Alvarez, C., 2004. Family Dairy Farms in Galicia (N.W. Spain): Classification by
Some Family and Farm Factors Relevant to Quality of Life. Biosystems Engineering. 87, 509-
521.
Mekasha, A., Gerard, B., Tesfaye, K., Nigatu, L., and Duncan, A.J. 2014. Inter-connection between
land use/land cover change andherders’/farmers’ livestock feed resource management
strategies: acase study from three Ethiopian eco-environments. Agriculture Ecosystem and
Environments. 188, 150-162.
Mekonnen, H., Dehninet, G., and Kelay, B. 2010. Dairy technology adoption in smallholder farms in
“Dejen” district, Ethiopia. Tropical Animal Health Production. 42, 209–216.
Menzies, P.I. 2006. The Ontario Sheep Health Program: A structured health management program for
intensively reared flocks. Small Ruminant Research. 62, 95–99.
Milán, M., Arnalte, E., and Caja, G., 2003. Economic profitability and typology of Ripollesa breed
sheep farms in Spain. Small Ruminant Research. 49, 97-105.
Milán M.J., Bartolomé, J., Quintanilla, R., García-Cachán, M.D., Espejo, M., Herráiz, P.L., Sánchez-
Recio, J.M., and Piedrafita, J. 2006. Structural characterization and typology of beef cattle
farms of Spanish wooded rangelands (Dehesas). Livestock Science. 99, 197-209.
Milán M., Caja, G., González-González, R., Fernández-Pérez, A., and Such, X. 2011. Structure and
performance of Awassi and Assaf dairy sheep farms in nothwestern Spain. Journal of Dairy
Science. 94, 771-784.
Milán, M.J., Frendi, F., González-González, R., and Caja, G. 2014. Cost structure and profitability of
Assaf dairy sheep farms in Spain. Journal of Dairy Science. 97, 5239-5249.
Mishra, A.K., and Khanal, A.R. Is participation in agri-environmental programs affected by
liquidityand solvency?. Land Use Policy. 35, 163-170.
Molina-Alcaide, E., and Yáñez-Ruiz, D.R. 2008. Potential use of olive by-products in ruminant feeding:
A review. Animal Feed Science and Technology. 147, 247-264.
Molina, A., Yamaki, M., Berruga, M.I., Althaus, R.L., and Molina, P. 2010. Management and sanitary
practices in ewe dairy farms and bulk milk somatic cell count. Spanish Journal Agricultural
Research. 8, 334-341.
Molle, G., Decandia, M., Cabiddu, A., Landau, S., and Cannas, A. 2008. An update on the nutrition of
dairy sheep grazing Mediterranean pastures. Small Ruminant Research. 77, 93-112.
128
Montoro, V., Vicente, J., Rincón, E., Pérez-Guzmán, M.D., Gallego, R., Rodríguez, J.M., Arias, R., y
Garde, J.J. 2007a. Actualidad de la producción de ovino lechero en la Comarca Montes Norte
de Ciudad Real: I. Estructura de las explotaciones. XXXII Jornadas Científicas y XI Jornadas
Internacionales de Ovinotecnia y Caprinotecnia. 19 - 21 de septiembre. Mallorca España. pp:
134.
Montoro, V., Vicente, J., Rincón, E., Pérez-Guzmán,M.D., Gallego, R., Rodríguez, J.M., Arias, R., y
Garde, J.J. 2007b. Actualidad de la producción de ovino lechero en la Comarca Montes Norte
de Ciudad Real: II. Datos técnicos. XXXII Jornadas Científicas y XI Jornadas Internacionales de
Ovinotecnia y Caprinotecnia. 19 - 21 de septiembre. Mallorca España. pp: 137.
Morantes M., Rondón, Z., Colmenares, O., Ríos de Álvarez, L., y Zambrano, C. 2008. Análisis
descriptivo de los sistemas de producción con ovinos en el municipio San Genaro de Boconito
(Estado Portuguesa, Venezuela). Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias La
Universidad del Zulia. XVIII(5), 556-561.
Morantes, M., Dios-Palomares, R., Peña, M.E., Rivas J., Angón E., Perea J., and García, A., 2014. The
Effect of Farmer characteristics into management functions: A study in dairy sheep systems in
the Castilla-La Mancha, Spain. Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias La
Universidad del Zulia. XXIV(3), 224-232.
Mukhopadhyay, C.S., Gupta, A.K., Yadav, B.R., Khate, K., Raina, V.S., Mohanty, T.K., and Dubey, P.P.
2010. Subfertility in Males: An Important Cause of Bull Disposal in Bovines. Asian-Australian.
Journal of Animal Science. 23(4), 450 – 455.
Nava-Rosillon, M., Urdaneta, F., y Casanova, A. 2008. Gerencia y productividad en sistemas
ganaderos de doble propósito. Revista Venezolana de Gerencia. 43, 468-401.
Nuthall, P.L. 2006. Determining the important management skill competencies The case of family
farm business in New Zealand. Agricultural Systems. 88, 429–450.
Nuthall, P. 2010. Farm Business Management: The Human Factor. CAB International. Lincoln, New
Zeland. 232p
Olaizola, A.M., Chertouh, T., and Manrique, E. 2008. Adoption of a new feeding technology in
Mediterranean sheep farming systems: Implications and economic evaluation. Small Ruminant
Research 79, 137-145.
Olaizola, A.M., Barrantes, O., Manrique, E., Reine, R.,Ferrer, C., Broca, A., Mora, J.L., Usón, A.,
Riaguas, L., Oliván, A., Fantova, E., y Nicholas, P.K. 2014. 2014. Identificación de las principales
características de los sitemas mixtos agro-ganaderos y posibles estrategias de innovación en el
129
valle medio del Ebro. Pastos y PAC 2014 -2020. 53a Reunión Científica de SEEP 9 – 12 junio
2014.
Oliver F., Pérez-Guzmán, M.D., Madero, S., Montoro, V., Aguado, M., y Gil, P. 1998. Características
sociales y de infraestructura en las ganaderías de pequeños rumiantes de Castilla-La Mancha:
Influencia en la continuidad generacional. Economía y Gestión. XXIV, 551-554.
Oñate J.J., Atance, I., Bardají, I., and Llusia, D. 2003. Modelling the effects of alternative CAP policies
for the Spanish high-nature value cereal-steppe farming systems. Agricultural Systems. 94,
247–260
Ondersteijn, C.J.M., Harsh, S.B., Giesen, G.W.J., Beldman, A.C.G., and Huirne, R.B.M. 2002.
Management strategies on Dutch dairy farms to meet environmental regulations; a multi-case
study. Netherlands Journal of Agricultural Science. 50, 47-65.
Ondersteijn, C.J.M., Beldmanb, A.C.G., Daatselaarb, C.H.G., Giesena, G.W.J., and Huirne, R.B.M. 2003.
Farm structure or farm management: effective ways to reduce nutrient surpluses on dairy
farms and their financial impacts. Livestock Production Science. 84, 171–181.
Oregui L.M., et Falagán-Prieto, A. 2006. Spécificité et diversité des systèmes de productionovine et
caprinedans le bassinméditerranéen. In : Mena Y. (ed.), Castel J.M. (ed.), Morand-Fehr P. (ed.).
Analysetechnico-économique des systèmes de productionovine et caprine :méthodologie et
valorisationpour le développement et la prospective. Zaragoza: CIHEAM/FAO/Universidad de
Sevilla. p15-21.
Ospina, O., Grajales, H., y Manrique, C. 2011. Gestión del conocimiento: mayor producción y
competitividad. Perspectivas para los sistemas de producción ovino-caprinos. Revista de
Medicina Veterinaria. 22, 95-113.
Pardos, L., Maza, M.T., Fantova, E., and Sepúlveda, W. 2008. The diversity of sheep production
systems in Aragón (Spain): characterisation and typification of meat sheep farms. Spanish
Journal of Agricultural Research. 6(4), 497–507.
Paz-Cafferata, J., y Pomareda, C. 2009. Indicaciones geográficas y denominaciones de origen en
Centroamérica: situación y perspectivas. Centre for Trade and Sustainable Development
(ICTSD). Geneva, Switzerland. Disponible en:
http://ictsd.org/downloads/2012/02/indicaciones-geograficas-y-denominaciones-de-origen-
en-centroamerica.pdf. Consultado el 28/03/14.
Peña, M.E., Urdaneta, F., Arteaga, G., y Casanova, A. 1997. Niveles gerenciales en sistemas de
producción de doble propósito (Taurus-indicus). I. Construcción de un índice de gestión.
130
Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias La Universidad del Zulia. VII(3), 221-
229.
Peña, M. 2012. Análisis de la gestión empresarial en bovinos doble propósito y su relación con la
eficiencia técnica. Caso Municipios Catatumbo y Colón, Estado Zulia. Universidad de Córdoba.
Tesis de Doctorado. 279 pp.
Perea J., Mata, H., García, A., Castaldo, A., Gómez, G., y Acero, R. 2010. Aspectos técnicos y sociales
de las explotaciones ecológicas bovinas lecheras del noroeste de España. Revista Científica de
la Facultad de Ciencias Veterinarias La Universidad del Zulia. XX(6), 633-639.
Perea J., Giorgis, A., García, A., Larrea, A., Gómez-Castro, G., y Mata, H. 2011. Estructura de las
explotaciones lecheras de La Pampa (Argentina). Revista Científica de la Facultad de Ciencias
Veterinarias La Universidad del Zulia. FCV-LUZ. XXI(3), 247-255.
Perea, J., de Pablos-Heredero, C., Angón, E., Giorgis, A., and García, A. 2015. Using farmer decision-
making profiles and managerial capacity as predictors of farm viability in Argentina dairy farms
(La Pampa). Revista Científica de la Facultad de Ciencias Veterinarias La Universidad del Zulia.
FCV-LUZ. En prensa
Pérez-Guzmán, M.D., Seldas, M., Gallego, L., Altares, S., Oliver, F., González, M., y Montoro, V. 1998.
Aspectos socioeconómicos de las ganaderías de ovino manchego en Castilla-La Mancha.
Producción Ovina y Caprina. XXIII, 233-236.
Pérez, L.C. 2001. Técnicas estadísticas con SPSS. Ed. Prentice Hall. Madrid, España.
Picón, E., Varela, J., y Real, E. 2003. Clasificación y segmentación post hoc mediante el análisis de
conglomerados. In: Lévy, J.P., Varela, J. (Eds.), Análisis Multivariables para las Ciencias Sociales.
Pearson, Prentice Hall.
Pillet-Capdepón F., Cañizares-Ruiz, M.C., Ruíz-Pulpón, A.R., Plaza-Tabasco, J., Santos-Santos, J.F., y
Martínez-Sánchez-Mateos, H.S. 2007. Fuentes para la aplicación de la estrategia territorial
europea en Castilla-La Mancha. Revista Estudios Geográficos. 263, 627-651.
Pollott, G.E., and Gootwine, E. 2004. Reproductive performance and milk production of Assaf sheep
in an intensive management system. Journal of Dairy Science. 87, 3690-3703.
Ramírez-Angulo. N., Mungaray-Lagarda, A., Ramírez-Urquidy, M., y Texis-Flores, M. 2010. Economías
de escala y rendimientos crecientes. Una aplicación en microempresas Mexicanas. Economía
Mexicana Nueva Época. 2, 213-230.
131
Ramón, M., Fernández-Perea, M.T., Pérez-Guzmán, M.D., Sánchez, P.J., y Serrano, M. 2006.
Parámetros genéticos de los caracteres lecheros en la razaovina manchega. Rev. ITEA. 102(2),
115-121.
Ramón, M., Legarra, A., Ugarte, E., Garde, J.J., and Pérez-Guzmán, M.D. 2010.
Economicweightsformajor milk constituents of Manchega dairy ewes. Journal of Dairy Science.
93, 3303-3309.
Requejo, J.A. 2008. Plan de mejora de la rentabilidad en ovino de leche mediante el manejo
reproductivo. Tierras 152: 12-18.
Requejo, J.A., Mulas, L.F. 2010. Resultados de un sistema integral de gestión para la producción lineal
de leche de oveja. Sistema 7-19-7-19 vs sistemas tradicionales. In: XXXV Congreso de la
Sociedad Española de Ovinotecnia y Caprinotecnia. 22 - 24 de septiembre. Valladolid España.
pp: 40.
Riedel, J.L., Casasús, I., and Bernués, A. 2007. Sheep farming intensification and utilization of natural
resources in a Mediterranean pastoral agro-ecosystem. Livestock Science 111, 153-163.
Ripoll-Bosch R., Díez-Unquera, B., Ruiz, R., Villalba, D., Molina, E., Joy, M., Olaizola, A., and Bernués,
A. 2012. An integrated sustainability asessment of mediterranean sheep farms with different
degrees of intensification. Agricultural Systems. 105, 46-56.
Rivas, J., García, A., Toro-Mujica, P., Angón, E., Perea, J., Morantes, M., y Dios-Palomares, R. 2014.
Caracterización técnica, social y comercial de las explotaciones ovinas manchegas, centro-sur
de España. Rev. Mexicana de Ciencias Pecuarias. 5(3), 291-306.
Riveiro J.A., Mantecón, A., Álvarez, C.J., and Lavin, P. 2013. A typological characterization of dairy
Assaf breed sheep farms at NW of Spain base on structural factor. Agricultural Systems. 120,
27-37.
Robinson, T.P., Thornton, P.K., Franceschini, G., Kruska, R.L., Chiozza, F., Notenbaert, A., Cecchi, G.,
Herrero, M., Epprecht, M., Fritz, S., You, L., Conchedda, G., and See, L. 2011. Global livestock
production systems. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) and
International Livestock Research Institute (ILRI). Roma.
Ruiz, F.A., Castel, J.M., Mena, Y., Camúñez, J., and González-Redondo, P., 2008. Application of the
technico-economic analysis for characterizing, making diagnoses and improving pastoral dairy
goat systems in Andalusia (Spain). Small Ruminant Research. 77, 208–220.
Russelle, M.P., Entz, M.H., and Franzluebbers, A.J. 2007. Reconsidering integrated crop–livestock
systems in North America. Agronomy Journal. 99, 325–334.
132
Ryschawy, J., Choisis, N., Choisis, J.P., Joannon, A., and Gibon, A. 2012. Mixed crop-livestock systems:
an economic andenvironmental-friendly way of farming?. Animal. 6(10): 1722–1730.
Salas-González, J.M., Leos-Rodrígueza, J.A., Sagarnaga-Villegasa, L.M., y Zavala-Pineda, M.J. 2013.
Adopción de tecnologías por productores beneficiarios del programa de estímulos a la
productividad ganadera (PROGAN) en México. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 4(2),
243-254.
Smulders, J.P., Serrano, M., Pérez-Guzmán, M.D., Jimenez, M.A., Uribe, H., and Jurado, J.J. 2007.
Stochastic simulation of Manchega sheep breed selection scheme. Impact of artificial
insemination, progeny testing system and nucleus size on genetic progress and inbreeding.
Livestock Science. 106, 218–231.
SPSS. Statistical Package for the Social Sciences. 2006. Guía breve de SPSS 15.0. SPSS. Inc., Chicago.
Toro-Mujica P., García, A., Gómez-Castro, G., Acero, R., Perea, J., Rodríguez-Estévez, V., Aguilar, C.,
and Vera, R. 2011. Technical efficiency and viability of organic dairy sheep farming systems in a
traditional area for sheep production in Spain. Small Ruminant Research. 100, 89-95.
Toro-Mujica, P., García, A., Gómez-Castro, G., Perea, J., Rodríguez-Estévez, V., and Angón, E. 2012.
Organic dairy sheep farms in south-central Spain: Typologies according to livestock
management and economic variables. Small Ruminant Research. 104, 28-36.
Torres Y., Rivas, J., de Pablos-Heredero, C., Perea, J., Toro-Mujica, P., Angón, E., y García, A. 2014.
Identificación e implementación de paquetes tecnológicos en ganadería vacuna de doble
propósito. Caso Manabí-Ecuador. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias. 5(4), 393-407.
Toussaint, G., Morand-Fehr, P., Castel, J.M, Choisis, J., Chentouf, M., Mena, Y., Pacheco, F., et Ruiz,
F.A. 2009. Méthodologied’analyseetd’évaluationtechnico-économique des systèmes de
production ovine etcaprine. Options Méditerranéennes. 91, 327-374.
Trejo-Telléz, B.I., De los Ríos-Carmenado, I., Figueroa-Sandoval, B., Gallego-Moreno, F.J., y Morales-
Flores, F.J. 2011. Análisis de la cadena de valor del queso Manchego en Cuenca, España.
Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. 4, 545-557.
Ugarte, E., Ruiz, R., Gabiña, D., and Beltrán de Heredia, I. 2001. Impact of high-yielding foreign breeds
on the Spanish dairy sheep industry. Livestock Production Science. 71, 3-10.
Urdaneta, F., Peña, M.E., Rincón, R., Romero, J., y Rendón-Ortín, J. 2008. Gestión y tecnología en
sistemas ganaderos de doble propósito (Taurus-Indicus). Revista Científica FCV-LUZ. XVIII(6),
715-724.
133
Uriel, E., y Aldás, J., 2005. Análisis multivariante aplicado. Paraninfo S.A., Madrid.
Valerio, D., García, A., Perea, J., Acero, R., y Gómez, G. 2009. Caracterización social y comercial de los
sistemas ovinos y caprinos de la región noroeste de Republica Dominicana. Interciencia. 34,
637-644.
Van'tHooft, K. 2002. Optimizando estrategias pecuarias en sistemas agrícolas mixtos en Bolivia.
Revista Leisa 18, 24-25.
Ventura, F., and Milone, P. 2000. Theory and practice of multi–product farms: farm butcheries in
Umbria. Sociologia Ruralis. 40, 452–465.
Veysset, P., Bebin, D., and Lherm, M. 2005. Adaptation to Agenda 2000 (CAP reform) and
optimisation of the farming system of French suckler cattle farms in the Charolais area: a
model-based study. Agricultural Systems. 83, 179-202.
Vilaboa-Arroniz, J., Díaz-Rivera, P., Ruiz-Rosado, O., Platas-Rosado, D.E., González-Muñoz, S., y
Juárez-Lagunes, F. 2009. Caracterización socioeconómica y tecnológica de los agroecosistemas
con bovinos de doble propósito de la región del Papaloapan, Veracruz, México. Tropical and
Subtropical Agroecosystems. 10 (1), 53-62.
Vilaboa-Arroniz, J. 2013. La ganadería doble propósito desde una visión agroecosistémica. Agro-
productividad. 6(6), 9-15.
Vilanova, L.T., y Ballarales, P.P. 2005. La evaluación andrológica: justificación y métodos. En: C.
González-Stagnaro y E. Soto Belloso. (Ed.). Manual de Ganadería Doble Propósito. Astro Data
S.A. Maracaibo. p. 498.
Wadsworth, J. 1997. Análisis de sistemas de producción animal. Tomo 2: Las herramientas básicas.
Estudio FAO: Producción y Sanidad Animal. 140/2. Roma, IT, FAO. 106 p.
VI.- Anexos
137
La presente Tesis ha dado lugar a los siguientes Trabajos Fin de Máster:
ANEXO 1. VIABILIDAD DE EXPLOTACIONES GANADERAS DE OVINO MANCHEGO
Directores: Prof. Dr. D. Antón García Martínez y Prof. D. José Rivas Rangel
Introducción
Ya Miguel de Cervantes, en su obra maestra “Don Quijote de la Mancha” hace mención a la
existencia de ganado ovino en las tierras manchegas, como muestra de que la oveja
Manchega es considerada como una de las primeras razas de ovino que habitaban en la zona
mediterránea, formando parte del denominado tronco entrefino que formaban las razas
Merina, Churra e Ibérica, antepasados de todos los ovinos españoles. Posteriormente fue
adquiriendo sus propias características, diversificándose el tronco para formar las razas
ovinas españolas (Aragonesa, Castellana, Segureña y Manchega), francesas y portuguesas.
Esta raza está muy relacionada con la agricultura de su zona debido al aprovechamiento de
sus sobras y abonándola con su estiércol.
Lo primero que tenemos que tener en cuenta para entender esta raza y su aprovechamiento
son las características de la región donde se desarrolla. La oveja Manchega se concentra en
la región natural de la Mancha, en Castilla-La Mancha es la tercera Comunidad Autónoma
más extensa de España. Su geografía la divide en dos grandes zonas: la de sierra y la llanura.
En esta última es donde se concentra la mayor cantidad de explotaciones de ovino de leche
de la raza Manchega.
En cuanto a la raza en sí, sus características morfológicas son: gran dimorfismo sexual, perfil
convexo, proporciones alargadas, de tamaño grande (macho 100kg y hembras 80kg
aproximadamente), acornes, presentan mamellas, adaptación de las ubres al ordeño
mecánico, vellón blanco uniforme permitiéndose ligeras pigmentaciones en las hembras,
lana entrefina. Existen dos variedades: la blanca que se considera Raza Autóctona de
Fomento (la más abundante) y la negra que se considera Raza Autóctona en Peligro de
Extinción (AGRAMA, 2011).
138
Productivas: doble aptitud (leche-carne), alta precocidad y prolificidad. En cuanto a la
producción de leche: ha habido un aumento en la cantidad en los últimos diez años, sobre
todo por mejora genética y de manejo, llegándose a 150kg/oveja/año. Esta leche es rica en
grasa y proteína. Para la producción de carne tenemos dos tipos de corderos: lechal y
pascual. La carne se caracteriza por su gran ternura y jugosidad, con inicio de infiltración
grasa intramuscular que le da un sabor característico y muy agradable (AGRAMA, 2011).
En la actualidad los dos productos obtenidos de esta raza se comercializan bajo una marca
diferenciada de calidad, que en el caso de la leche es la D.O. de Queso Manchego y de
cordero la I.G.P. de Cordero Manchego. Sin embargo a pesar de los esfuerzos del Consejo
Regulador los productos no adquieren en el mercado los precios adecuados a su calidad y al
esfuerzo, tanto económico como personal, que les supone a los ganaderos (CRDOQM, 2013).
En los últimos años tanto los mercados como la legislación, han provocado la rápida
desaparición de las ganaderías de pequeño tamaño en beneficio de las de mayor, producto
de la progresiva profesionalización y especialización productiva del sector, pasando de
1.017.194 cabezas en 2010 a 767.373 en 2012 (MAGRAMA, 2012); es decir, las ganaderías
ovinas han evolucionado hacia explotaciones intensivas con uso de estabulación
permanente y con una gran especialización de la mano de obra (Montoro et al., 2007ab).
La ganadería ovina en Castilla-La Mancha tiene entre sus beneficios sociales el mantener las
poblaciones rurales y al enriquecimiento de la cultura gastronómica de la región. Además es
la forma de explotación ganadera que mejor se adapta a las características geográficas y
climatológicas de la región, que permite el aprovechamiento de una gran cantidad de
superficie de rastrojeras, actividad con un importante efecto sobre los costes de producción.
Además de los problemas que actualmente tienen los ganaderos de la zona, y al incremento
de los precios de los insumos, el bajo precios de los productos (leche y corderos), el
desacoplamiento de las ovejas, la mano de obra escasa y poco cualificada y la invasión de
razas foráneas como son la Assaf y la Lacaune; se plantea como objetivo evaluar el resultado
productivo y económico de las explotaciones ovinas lecheras en la provincia de Cuenca,
Castilla-La Mancha, España; a fin de proponer directrices de mejora que permitan garantizar
la viabilidad del sector ovino lechero de la zona.
139
Investigación realizada dentro del Proyecto de Investigación Fundamental Orientados a los
Recursos y Tecnologías Agrarias en Coordinación con las Comunidades Autónomas del
Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (RTA2011-00057-C02-
02).
Materiales y métodos
Área de estudio
El estudio se desarrolló en la provincia de Cuenca, la cual se puede dividir también en tres
grandes zonas: La Sierra (caracterizada por sus manantiales de agua), La Alcarria (zona de
menor altura que la sierra con numerosos embalses y bodegas) y en último lugar La Mancha.
Presenta un clima mediterráneo templado de tipo continental, con unas variaciones de
temperatura interanual de hasta 50ºC y unas precipitaciones menores de 450mm/año. Sus
principales cultivos son el cereal y el viñedo, aunque parte de su superficie también es
dedicada a prados, pastizales y barbechos, en los que convive el ganado
extensivo/semiextensivo, sobre todo de las especies ovina y caprina (De Castro, 2006;
Caballero, 2009).
En esta última zona tiene un censo de 450.178 cabezas, de las cuales el 28 - 29% de los
ovinos censados son de aptitud lechera (MAGRAMA; 2012) con el 28,7% de explotaciones
pertenecientes a la asociación de raza Manchega (AGRAMA, 2011).
Recolección de datos
Se contó con la participación de 20 ganaderos de la provincia, explotaciones pertenecientes
todas a la denominación de origen “Queso Manchego”, se distribuyen entre el sur y oeste de
la provincia de Cuenca (Figura 1). Las entrevistas fueron realizadas en 2012 y la información
fue reportada en todos los casos por el mismo técnico. El cuestionario fue similar al descrito
en Valerio et al. (2009), e incluyó 203 preguntas, relativas a los siguientes aspectos:
localización y uso de la superficie (15), instalaciones e infraestructura (19), censo de
animales (13), mano de obra (9), manejo de la alimentación (22), pastoreo (4), manejo de la
reproducción (19), manejo sanitario (10), manejo del ordeño y calidad de la leche (53),
aspectos económicos (13) y aspectos sociales (26). Las visitas a las explotaciones se
140
realizaron entre los meses de Marzo y Abril de 2012 y la información se corresponde al año
2011.
Figura 1. Área geográfica del estudio
Resultados y discusión
Caracterización técnica
Con los datos recogidos en estas tablas se ha caracterizado una explotación tipo (Tabla 1).
Los resultados obtenidos son similares a los señalados por Montoro et al. (2007a) en la
explotaciones de ovino lechero de la provincia de Ciudad Real. Las ganaderías de esta zona
de Castilla la Mancha tienen un tamaño medio de 750 animales. Con el aumento de los
requisitos técnicos y sanitarios en los últimos años, se ha producido un aumento del tamaño
de las explotaciones en perjuicio de las pequeñas ganaderías que existían en los años
anteriores. Actualmente es necesario un número superior de reproductoras para poder
alcanzar una producción de leche que haga posible la productividad de las ganaderías (en
nuestros datos una producción media de 120.000,0 kg de leche). Para conseguir estos
141
objetivos es necesario mejorar tanto reproductivamente (aumentando los partos y
espaciándolos en el año para ser más eficientes y poder tener producción lechera a lo largo
de todo el año) como en la alimentación que se tecnifica mediante el uso de Unifeed, tanto
comprado como elaborado por el propio ganadero. Sin embargo no hay que olvidar que
estos son datos medios y existen explotaciones muy eficientes y otras que lo son menos
(existiendo ganaderos que hacen 3 ó 4 parideras y otros que hacen 1 ó 2). En cuanto a la
superficie, esta comunidad se caracteriza por la realización de pastoreo y por este motivo las
hectáreas de pastos comunales es superior a los propios, y su uso es fundamentalmente el
pastoreo; hay que recordar también que muchos de estos ganaderos son agricultores y lo
que hacen es dejar una pequeña parte de sus tierras para sembrarle a su ganado y que lo
aproveche en verde.
Tabla 1. Características técnicas
Variable Media ±Desviación estándar
Físicas
Superficie útil (ha) 1.050,5 ± 177,7
Superficie propia (ha) 62,7 ± 49,5
Superficie de pastos (ha) 987,8 ± 163,0
Nº de ovejas 760,5 ± 88,9
Intensificación
Tasa de reposición (%) 22,95 ± 0,80
Carga ganadera (UGM/ha) 0,17 ± 0,02
Consumo de pienso (Kg/animal) 50,3 ± 12,0
Consumo Unifeed (kg/animal) 179,6 ± 42,1
Consumo de cereal (kg/animal) 79,9 ± 21,3
Consumo de heno (kg/animal) 117,6 ± 23,7
Consumo otros prod (kg/animal) 90,64 ± 12,47
Productivas
Partos/oveja/año 0,96 ± 0,02
% ovejas en ordeño 42,7 ± 1,9
Producción lechera tota (l/año) 120.265,0 ± 17.396,0
Producción de corderos total/año 1166,9 ± 146,1
Partos/oveja/año 0,96 ± 0,02
Caracterización económica
Las explotaciones de ovino manchego presentan unas cuentas de pérdidas y ganancias
medias positivas, es decir, que tienen beneficios (Figura 1), donde la columna 1 (azul)
representa los ingresos medios y la columna 2 (roja) los gastos medios.
142
Figura 2. Ingresos y gastos medios. (1 Ingresos y 2 Gastos)
Un estudio más detallado de cuáles son sus ingresos y cuales sus gastos, se observa en la
Figura 3. El mayor ingreso es por la venta de leche, lógicamente puesto que esta raza es de
carácter lechero y además las explotaciones están dentro de la D.O. de queso manchego por
lo que el precio de la misma es superior. Sin embargo los ingresos se ven aumentados por
otros subproductos de esta producción como son los corderos (que también pertenecen a
una marca de calidad), la lana o el estiércol. Un dato importante es la importancia que tiene
en este apartado la aportación de las subvenciones. Éstas son importantes para mantener la
población rural y crear un mayor vínculo con la tierra y evitar una despoblación del medio.
La disminución que estas subvenciones han sufrido en los últimos años, con el
desacoplamiento del ganado ovino, ha provocado un aumento de los censos en las
explotaciones para intentar así aumentar los ingresos con una mayor producción (Tabla 2).
Tabla 2. Partidas de ingresos medios en euros y porcentaje
CONCEPTO €/AÑO %
Venta de leche 142.895,5 62,70%
Venta de corderos 48.594,9 21,30%
Subvenciones 24.652,6 10,80%
Desvieje 3.315,4 1,50%
Diferencia inventario 2.192,9 0,96%
Otros ingresos 6.105,1 2,70%
INGRESOS TOTALES 227.756,4 100%
143
Figura 3. Distribución de los ingresos (%)
En cuanto a los gastos (Tabla 3), el mayor aporte viene dado por la alimentación. El aumento
de los precios de los insumos en los últimos años ha hecho que esta parte de los gastos sea
muy importante por lo que los ganaderos deben ajustar mucho los aportes de la
alimentación. La nutrición animal ha sufrido un aumento en importancia por lo que se
intenta conocer bien las necesidades energéticas del ovino en cada etapa de su ciclo
productivo para aportarle sólo lo necesario, ya que tanto los defectos como los excesos
suponen un incremento de los gastos para el ganadero. El siguiente gasto importante es la
mano de obra ya que es difícil encontrar personal cualificado para este trabajo por lo que los
salarios no son bajos. Los gastos de amortización son también muy importantes, aunque en
ocasiones son los que el ganadero olvida tener en cuenta cada año y se incorporan como
beneficio de la explotación, provocando un aumento de la inversión dentro de unos años
cuando tenga que mejorarla, tanto en estructuras como en animales. Hay que hacer
mención a los gastos financieros, que en ocasiones son altos por los intereses a los que están
sometidos ya que los préstamos son difíciles de conseguir para esta actividad (Figura 4).
144
Tabla 3. Gastos medios en euros y porcentaje
CONCEPTO €/AÑO %
Gastos de alimentación Gastos Mano de Obra Amortización Tributos Serv Profes Indep Otros gastos Reparaciones y Conserv Suministros Arrendamientos Primas de seguros Gastos financieros GASTOS TOTALES
89.298,2 36.834
35.457,3 4.225,4 1.934,7 905,25 4.795 9.132
1.501,1 1.209,5 8.025
193.317,5
46,2% 19,05% 18,34% 2,20% 1,00% 0,47% 2,50% 4,72% 0,78% 0,63% 4,15% 100%
Figura 4. Distribución de los gastos (%)
Para concluir podemos decir que la explotación ganadera debe ser considerara como una
empresa, con sus ingresos y gastos, y el ganadero debe actuar como un empresario, por lo
que debe tener en cuenta todos estos aspectos para conseguir que la explotación sea
rentable. Sin embargo esto no suele ocurrir así, y aunque estas explotaciones son rentables,
145
pues sino desaparecerían, aún podrían serlo más. Existen explotaciones que van
despuntando en calidad y productividad, pero hay un gran porcentaje de ellas que aún
tienen mucho camino que recorrer para poder obtener el máximo rendimiento a sus
producciones.
Análisis estratégico
Para poder mejorar hemos realizado un análisis DAFO (Tabla 4) en el que podrían apoyarse
los ganaderos para mejorar sus producciones.
Tabla 4. Análisis DAFO
Fortalezas
Se trata de productos de calidad tanto sanitaria como organoléptica. El sistema de Producción es compatible con la conservación del medio rural tanto en lo ambiental (como ejemplo las explotaciones de la zona de la Alcarria) como en lo social (fijación de la población rural). Existencia asociacionismo, por un lado tienen AGRAMA que se encarga de mejorar la raza y por otro las ADS que asesoran tanto técnica como sanitariamente a los ganaderos. Tienen una marca diferenciada (D.O e I.G.P.) El consumidor conoce los productos (no se trata de un mercado local).
Oportunidades
Creciente preocupación por la seguridad alimentaria y aumento de la demanda de productos de calidad y saludables. Sensibilidad social creciente respecto a los modos de producción sostenible. Existencia de segmentos del mercado con demandas diferenciadas (D.O e I.G.P) Apoyo institucional al desarrollo de certificaciones de calidad (razas autóctonas).
Debilidades
Actividad dura para el ganadero y su familia (por el tiempo que se le dedica) y poco remunerada, con problemas financieros por la falta de rentabilidad. Explotaciones pequeñas y poco profesionalizadas. Bajo nivel de formación y problemas de relevo generacional. Oscilaciones de los precios, sobre todo del cordero por su demanda estacional. Bajo nivel de asociación de los productores en cooperativas. Alto precio de los piensos. Alta dependencia de las subvenciones. Disminución de los censos.
Amenazas
Disminución de las subvenciones. Aumento de las exigencias comunitarias con el consiguiente aumento de los costes. Aumento de los precios de producción (por los precios de los piensos y la mano de obra). Aparición de razas foráneas con una alta producción.
Podemos concluir que este sector es uno de los que más ha sufrido la crisis de los últimos
años, ya que los costes de producción son muy altos y los precios de sus productos muy
bajos. Sin embargo, el hecho de tener un producto de calidad con una marca diferenciada le
abre una oportunidad en el mercado para reorganizarse y asociarse y poder ser un sector
146
fuerte que pueda exigir unas condiciones de producción y venta mejores. El problema es que
es un sector muy individualista y cambiar su forma de pensar es bastante difícil. Además
tiene una carencia muy importante que es la mano de obra, poco cualificada y basada
principalmente en personas extranjeras que tienen poca formación profesional en esta
actividad y que suele mantenerse poco tiempo en su puesto de trabajo. El ganadero actúa
como un trabajador más, no como el empresario que gestiona y controla su empresa, no
teniendo un sueldo, y esto hace que sus hijos vean este trabajo como algo a lo que nunca se
querrían dedicar.
Para terminar, y teniendo en cuenta los dos análisis realizados y el conocimiento que del
sector ovino de leche manchego puedo tener, concluyo que el mismo se encuentra en un
momento bastante crítico ya que las políticas europeas están cambiando y esto va a afectar
a los ganaderos que aún cuentan mucho con las subvenciones para poder seguir adelante.
Europa busca que las explotaciones sean productivas y competitivas, para lo que es
necesario una unión y una mentalidad abierta a nuevos mercados. Sin embargo éste es un
sector muy ligado al mundo rural por lo que la combinación de las dos cosas es difícil de
lograr, pero no imposible.
Bibliografía
Caballero, R. 2009. Stakeholder interactions in Castile-La Mancha, Spain’s cereal-sheep
system. Agricultural Human Values. 26, 219–231.
De Castro, M. 2009. Clima y cambio climático en Castilla-La Mancha. In: Fundación General
de Medio Ambiente (Eds.), Impactos del cambio climático en Castilla-La Mancha. I
Informe. Disponible en: http://pagina.jccm.es/medioambiente/cambio_climatico.pdf.
Consultado el 01/09/2013.
MAGRAMA. Ministerio de Agricultura Alimentación y Medio Ambiente. 2012. Anuario
estadísticas 2011. Secretaría General Técnica. Centro de Publicaciones. Disponible en:
http://www.magrama.gob.es/estadistica/pags/anuario/2011/AE_2011_Completo.pdf.
Consultado el 01/03/2013.
Montoro, V., Vicente, J., Rincón, E., Pérez-Guzmán, M.D., Gallego, R., Rodríguez, J.M., Arias,
R., y Garde, J.J. 2007a. Actualidad de la producción de ovino lechero en la Comarca
Montes Norte de Ciudad Real: I. Estructura de las explotaciones. XXXII Jornadas
147
Científicas y XI Jornadas Internacionales de Ovinotecnia y Caprinotecnia. 19 - 21 de
septiembre. Mallorca España. pp: 134.
Montoro, V., Vicente, J., Rincón, E., Pérez-Guzmán,M.D., Gallego, R., Rodríguez, J.M., Arias,
R., y Garde, J.J. 2007b. Actualidad de la producción de ovino lechero en la Comarca
Montes Norte de Ciudad Real: II. Datos técnicos. XXXII Jornadas Científicas y XI
Jornadas Internacionales de Ovinotecnia y Caprinotecnia. 19 - 21 de septiembre.
Mallorca España. pp: 137.
Valerio, D., García, A., Perea, J., Acero, R., y Gómez, G. 2009. Caracterización social y
comercial de los sistemas ovinos y caprinos de la región noroeste de Republica
Dominicana. Interciencia. 34, 637-644.
149
ANEXO 2. BASES METODOLÓGICAS PARA ESTIMAR LA HUELLA DE CARBONO EN OVINO
LECHERO
Directores: Prof. Dr. D. Antón García Martínez y Prof. D. José Manuel Perea Muñoz
Introducción
A partir de los años 60, datos objetivos han provocado que el cambio climático sea un hecho
probado en la comunidad científica. Se define cambio climático a la modificación del clima
con respecto al historial climático a una escala global o regional. Si se revisan las
temperaturas de la superficie terrestre de los últimos 100 años, se observa un aumento de
aproximadamente 0.8ºC, y que la mayor parte de este aumento ha sido en los últimos 30.
La mayor parte de la comunidad científica asegura que hay más de un 90% de certeza en que
el aumento se debe al incremento de las concentraciones de gases invernadero por las
actividades humanas, que incluyen deforestación y la quema de combustibles fósiles como
el petróleo y el carbón.
El efecto invernadero se basa en el hecho de que concentraciones crecientes de dióxido de
carbono, principalmente y junto con otros gases de efecto invernadero, resultantes de las
actividades humanas, pueden causar cambios climáticos al verse afectada la temperatura
superficial de la Tierra. Según la FAO, las emisiones de gases de efecto invernadero
producidas por el ganado a través de la cadena de materias primas, contribuye en un 9% de
la emisión de dióxido de carbono; la emisión de metano es de 37%, y la emisión de óxido
nitroso es de 65%. La ganadería, según la FAO (2009), aporta un 18% de estos gases lanzados
a la atmósfera de forma general.
Por tanto, el objetivo del presente trabajo de fin de máster es diseñar un método de
estimación de la producción de CO2 para sistemas ovinos lecheros de la cuenca
mediterránea.
150
Cálculos derivados de las entradas en el sistema ganadero
Cálculos directos
Consumo de combustible. Para el cálculo de la emisión de CO2 derivado del consumo de
combustible usaremos la siguiente expresión.
Dónde: DA: Dato de actividad y se refiere al consumo de combustible en Kg multiplicado por
el poder calorífico; FEG es el factor de emisión del gas. El poder calorífico del diesel es de
43Tj/Gg y del litro gasoil de 0,85 kg.
Consumo de Kwh. A partir de la ecuación:
Dónde: E es la emisión de Kg CO2 y F es un factor de emisión de CO2 atribuible al consumo
eléctrico en la explotación, el cual es de 0,241 kg CO2/kwh (Observatorio de la Electricidad,
2012).
Cálculos indirectos
Uso de fertilizantes. Para el cálculo de CO2 a partir del uso de fertilizantes se necesita
conocer la cantidad de fertilizante usados en kg de Fosforo, Potasio y Nitrógeno junto a un
factor de conversión.
Dónde: FC es el factor de conversión para el fertilizante.
Uso de pesticidas. Para el cálculo necesitaremos conocimientos del tipo de
pesticida/herbicida/insecticida/fungicida utilizado y se utilizará una aproximación en base a
la generación de CO2 equivalente (Carbon emission from farm operations, Carbon
Management and Sequestration Center, School of Natural Resources, The Ohio State
University. 24 March 2004).
151
Aporte de alimentación en concentrados. Se toman los valores de referencia propuestos
por Casey y Holden (2006) y Williams et al. (2006), presentados en la Tabla 1.
Tabla 1. Valores de referencia para el cálculo de emisiones asociadas a concentrados.
Alimento kg de CO2 equivalente por kg de concentrado
Base de trigo 108 Maíz sin gluten 338 Harina de soja sin cáscara 944 Harina de soja con cáscara 853 Cebada 726
Cálculos derivados del sistema ganadero
Emisión de metano derivado de la fermentación entérica
Estimar la energía consumida por el ganado como base para el cálculo del factor de emisión.
El grado en el que la energía de los alimentos se convierte en metano depende de factores
del alimento y su relación con los animales.
Energía bruta. El requerimiento de energía bruta (GE) deriva de la suma de los
requerimientos de energía neta y las características de disponibilidad de energía de los
alimentos.
Dónde:
GE = energía bruta, MJ día-1.
NEm = energía neta requerida por el animal para su mantenimiento, MJ día-1.
NEa = energía neta para la actividad animal, MJ día-1. NEl = energía neta para lactancia, MJ
día-1
NEa = energía neta requerida para la preñez , MJ día-1.
152
REM = relación entre la energía neta disponible en una dieta para mantenimiento y la
energía digerible consumida.
NEa = energía neta para el crecimiento, MJ día-1.
NElana = energía neta requerida para producir un año de lana, MJ día-1.
REG = relación entre la energía neta disponible en una dieta para crecimiento y la energía
digerible consumida.
DE% = energía digerible expresada como porcentaje de la energía bruta.
Una vez calculados los valores de GE para cada sub-categoría animal, debe calcularse
también la ingesta de alimento en kilos de materia seca por día (kg día-1). Para convertir de
GE en unidades de energía a ingesta de materia seca, se divide la GE por la densidad de
energía del alimento. Se puede utilizar un valor por defecto de 18,45 MJ kg-1 de materia seca
si no se dispone de información específica sobre el alimento (IPCC 2006). La ingesta diaria de
materia seca resultante debe ser del orden del 2 al 3% del peso corporal de los animales
maduros o en crecimiento.
Energía mantenimiento. La energía neta para mantenimiento (NEm) es la cantidad de
energía necesaria para mantener a un animal en equilibrio sin que gane ni pierda energía
corporal (Jurgen, 1988).
Dónde:
NEm = energía neta requerida por el animal para su mantenimiento MJ/dia-1
Cfi = 0,236 (ovinos menores de un año).
Cfi = 0,217 (ovinos mayores de un año).
Peso = peso vivo del animal en Kg.
153
La energía neta para la actividad (NEa) es la energía que necesitan los animales para obtener
su alimento, agua y refugio:
Dónde:
NEa = energía neta para la actividad animal,MJ/día.
Ca = 0,0090 (ovejas confinadas durante la preñez).
La energía neta para crecimiento (NEg) responde a la siguiente expresión:
Dónde:
NEg = energía neta para el crecimiento, MJ/día-1
WGcordero aumento de peso (BWf – BWi), kg / año.
BWi = peso corporal vivo al destete, kg.
BWf = peso corporal vivo al año de edad o al sacrificio (peso vivo) si se lo sacrifica antes del
año de edad, kg.
a y b= constantes según IPCC (2006), presentes en la Tabla 2.
Tabla 2. Valores de referencia para el cálculo de la energía neta de crecimiento
Categoría A b
Machos enteros 2,5 0,35
Castrados 4,4 0,32
Hembras 2,1 0,45
Fuente: IPCC 2006
154
Energía neta producción de leche. Al conocer la cantidad de leche producida en el año se
divide por 365 días para estimar el promedio diario de producción de leche en kg/día y se
calcula mediante la siguiente expresión:
Dónde: NE1 = energía neta para lactancia, MJ/día-1. Leche = cantidad de leche producida, kg
de leche/día-1. EVleche = la energía neta requerida para producir 1 kg de leche. Se puede usar
un valor por defecto de 4,6 MJ/kg (AFRC, 1993) que corresponde a un contenido graso de la
leche del 7% de su peso.
Cuando se desconoce la producción de leche, AFRC (1990) indica que para un nacimiento
único, la producción de leche equivale aproximadamente a 5 veces el aumento de peso del
cordero. Para nacimientos múltiples, el total de producción de leche anual puede estimarse
como equivalente a cinco veces el aumento de peso de todos los corderos paridos por una
única oveja. En este caso se usará la siguiente expresión:
Dónde: NEl = energía neta para lactancia, MJ/día-1. WGdestete = aumento de peso del cordero
desde el nacimiento hasta el destete, en kg. EVleche = la energía necesaria para producir 1 kg
de leche, MJ/kg-1. Se puede usar un valor por defecto de 4,6 MJ/kg-1 (AFRC, 1993).
Energía neta lana. La energía neta para la producción de lana (NElana) es el promedio de
energía neta diaria requerida para que las ovejas produzcan lana durante un año. El NElana
se calculará del siguiente modo:
Dónde: NElana = energía neta requerida para producir lana, MJ/día-1. EVlana = el valor en
energía de cada kg de lana producido (pesada después del secado pero antes del lavado),
MJ/kg-1. Se usa por defecto de 24 MJ/kg-1 (AFRC, 1993) para esta estimación. Producción
lana = producción anual de lana por ovino (kg/año-1).
155
Energía neta gestación. La energía neta para le preñez (NEp) se estima para el período de
gestación de 147 días, aunque el porcentaje varía con la cantidad de corderos nacidos, según
la siguiente expresión:
Dónde: NEp = energía neta para la preñez, MJ/día-1. Cpreñez = coeficiente de preñez:
Nacimiento único = 0,077; Nacimiento doble = 0,126. NEm = energía neta requerida por el
animal para su mantenimiento (calculado anteriormente), MJ/día-1.
Cuando se usa la NEp para calcular la GE, la estimación de NEp debe ponderarse respecto a
la cantidad de hembras maduras que realmente pasan por una gestación en un año dado.
Por ejemplo, si el 80% de las hembras maduras de la categoría animal pare en un año,
entonces se usaría el 80% del valor de NEp en la siguiente ecuación de GE. Para determinar
el coeficiente, es necesario contar con la proporción de ovejas que han tenido pariciones
únicas, dobles y triples para estimar un valor promedio de Cpreñez. Si no se dispone de estos
datos, el coeficiente se puede calcular del siguiente modo:
Si la cantidad de corderos nacidos en un año dividido por la cantidad de ovejas preñadas en
un año es menor o igual a 1,0, entonces se puede usar el coeficiente para nacimientos
únicos. Si la cantidad de corderos nacidos en un año dividido por la cantidad de ovejas
preñadas en un año es mayor que 1,0 y menor que 2,0, el coeficiente se calcula de la
siguiente manera:
Cpreñez = [(0,126 Fracción de nacimientos dobles) + (0,077 Fracción de nacimientos triples)]
Dónde: Fracción de nacimientos dobles = [(corderos nacidos/ovejas preñadas)–1]. Fracción
de nacimientos únicos = [ 1 – Fracción de nacimientos dobles].
Relación energía neta disponible para mantenimiento y energía digerible consumida
(REM). La relación entre la energía neta disponible en la dieta para mantenimiento y la
energía digerible consumida (REM) se estima empleando la siguiente ecuación (Gibbs y
Johnson, 1993):
156
REM = relación entre la energía neta disponible en una dieta para mantenimiento y la
energía digerible consumida. DE% = energía digerible expresada como porcentaje de la
energía bruta.
La relación entre la energía neta disponible en una dieta para crecimiento y la energía
digerible consumida (REG) se estima empleando la siguiente ecuación (Gibbs y Johnson,
1993):
Dónde: REG = relación entre la energía neta disponible en la dieta para crecimiento y la
energía digerible consumida. DE% = energía digerible expresada como porcentaje de la
energía bruta.
Estimar el factor de conversión. Con el cálculo de la energía consumida por el ganado se
utiliza como base para el cálculo del factor de emisión. Para calcular el factor de conversión
se propone la siguiente fórmula desarrollada por Cambra–López et al. (2008) para rumiantes
en España.
Donde, Ym = Factor de conversión de CH4, expresado como la fracción de la EB del alimento
que se transforma en CH4. DE = Digestibilidad de la energía (% EB). Si no se disponen de
datos de digestibilidad, se pueden utilizar los valores de referencia propuestos por el IPCC
(2006).
El factor de emisión de metano por fermentación entérica responde a la siguiente expresión:
157
Donde, EF = factor de emisión, kg CH4 cabeza-1 año-1. GE = ingesta de energía bruta, MJ
cabeza-1 día-1. Ym = factor de conversión en metano, porcentaje de la energía bruta del
alimento convertida en metano. El factor 55,65 (MJ/kg CH4) es el contenido de energía del
metano.
2.1.3.- Establecer categorías de animales (grupos étareos). Se procede a calcular la población
animal promedio para cada categoría, según la fórmula:
2.1.4.- Relacionar el factor de emisión con la población animal promedio para conseguir la
cantidad de metano emitido por fermentación entérica.
Emisión de metano derivado de la gestión del estiércol
El método para el cálculo de emisión de metano de la gestión del estiércol se basa en:
Dónde:
EF(T) = factor de emisión anual de CH4 para la población de ganado categoría T,
kgCH4/animal-1 año-1.
VS(T) = sólidos volátiles excretados por día en la categoría de ganado T, kg materia
seca/animal-1 día-1.
365 = base para calcular la producción anual de VS, días año-1.
Bo(T) = capacidad máxima de producción de metano del estiércol producido por el ganado de
la categoría T, m3 CH4 kg-1 de VS excretados.
0,67 = factor de conversión de m3 de CH4 a kilos de CH4.
MCF(S,k) = factores de conversión de metano para cada sistema de gestión del estiércol S por
región climática k, %.
158
MS(T,S,k) = fracción del estiércol del ganado de la categoría T manejado usando el sistema de
gestión de desechos S en la región climática k, sin dimensión
Las tasas de excreción de sólidos volátiles se calculan del siguiente modo:
Dónde:
• VS = excreción de sólidos volátiles por día en base a materia orgánica seca, kg
VS/día-1.
• GE = ingesta de energía bruta, MJ/día-1.
• DE% = digestibilidad del alimento en porcentaje (p. ej., 60%).
• (UE x GE) = energía urinaria expresada como fracción de la GE. Habitualmente, se
puede considerar una excreción de energía urinaria de 0,04 GE para la mayoría de los
rumiantes (reducir a 0,02 para rumiantes alimentados con 85% o más de grano en la
dieta o para porcinos). Utilizar valores específicos del país si se dispone de ellos.
• CENIZA = el contenido de ceniza del estiércol calculado como fracción de la ingesta
alimentaria de materia seca (p. ej., 0,08 para vacunos). Utilizar valores específicos del
país si se dispone de los mismos.
• 18.45 = factor de conversión para GE dietaria por kg de materia seca (MJ/kg-1). Este
valor es relativamente constante en toda una gama de forrajes y de alimentos
basados en granos que consume regularmente el ganado.
Emisión de N2O derivada de la gestión del estiércol
Estimación de las emisiones directas
1. Recabar datos de la población a partir de la caracterización de la población de
ganado;
2. Usar valores por defecto de excreción de nitrógeno por cabeza (Nex(T)) para cada
categoría de ganado definida T;
3. Usar valores por defecto de la excreción total anual de nitrógeno para cada
categoría de ganado T que se gestiona en cada sistema de gestión del estiércol S
(MS(T,S));
4. Usar valores por defecto de emisión de N2O para cada sistema de gestión del
estiércol S (EF3(S));
159
5. Para cada tipo de sistemas de gestión del estiércol S, multiplicar su factor de
emisión (EF3(S)) por la cantidad total de nitrógeno gestionado (de todas las
categorías de ganado) de ese sistema, para estimar las emisiones de N2O de ese
sistema de gestión del estiércol. Entonces, se suman todos los sistemas de gestión del
estiércol.
Emisiones indirectas.
N2OG(mm) = emisiones indirectas de N2O debidas a la volatilización de N de la gestión del kg
N2O año-1.
EF4 = factor de emisión para emisiones de N2O resultantes de la deposición atmosférica de
nitrógeno en la superficie del suelo o del agua, kg O-N (kg N-N + NOx-N volatilizado)-1; el
valor por defecto es 0,01 kg N2O-N (kg NH3-N + NOx-N volatilizado)-1.
• Nvolatilización-MMS = cantidad de nitrógeno del estiércol que se pierde debido a la
volatilización de NH3 y NOx, kg N/año-1.
• N(T) = cantidad de cabezas de ganado de la categoría T.
• Nex(T) = promedio anual de excreción de N por cabeza de la categoría ; kg N/animal-1 año-1
• MS(T,S) = fracción de la excreción total anual de nitrógeno de cada categoría de ganado T
que se gestiona en el sistema de gestión del estiércol S, sin dimensión.
• FracGasMS = porcentaje de nitrógeno del estiércol gestionado para la categoría de ganado
T que se volatiliza como NH3 y NOx en el sistema de gestión del estiércol S, %.
La tasa de excreción anual de nitrógeno se calcula mediante la siguiente expresión:
160
Nex(T) = tasa de excreción anual de N, kg N/animal-1 año-1. El valor por defecto en el ovino
europeo occidental es de 0,85.
Ningesta(T) = ingesta anual N por cabeza de la categoría animal T, kg N/animal-1 año-1.
Nretención(T) = fracción de la ingesta anual de N retenida por el animal de la categoría T, sin
dimensión. Se aplicaría un valor por defecto de 0,10 para ovinos, que deriva de la siguiente
expresión:
Dónde: WG = aumento de peso, entrada para cada categoría de ganado, kg/día-1. 268 y 7,03
= constantes de la Ecuación 3-8 del NRC (1996). NEg = energía neta para crecimiento,
calculada en la caracterización del ganado sobre la base del peso actual, el peso maduro, la
tasa de aumento de peso y constantes del IPCC, MJ/día-1. 1000 = conversión de gramos por
kilo, g kg-1. 6,25 = conversión de kg de proteína de la dieta a kg de N de la dieta, kg proteína
(kg N)-1.
Emisión de N2O de suelos gestionados
Las emisiones pueden ser directas o indirectas. En la mayoría de los suelos, un incremento
del N disponible aumenta las tasas de nitrificación y desnitrificación que, a su vez,
incrementan la producción de N2O. Los aumentos del N disponible pueden producirse por
agregados de N inducidos por el hombre o por cambios en el uso de la tierra y/o en las
prácticas de gestión que mineralicen el N orgánico del suelo.
Calculo de las emisiones directas:
161
N2ODirectas –N = emisiones directas anuales de N2O–N producidas a partir de suelos
gestionados, kg N2O–N año-1.
N2O–Naportes N = emisiones directas anuales de N2O–N producidas por aportes de N a
suelos gestionados, kg N2O–N año-1.
N2O–NOS = emisiones directas anuales de N2O–N de suelos orgánicos gestionados, kg N2O–N
año-1.
N2O–NPRP = emisiones directas anuales de N2O–N de aportes de orina y estiércol a tierras
de pastoreo, kg N2O–N año-1.
FSN =cantidad anual de N aplicado a los suelos en forma de fertilizante sintético, kg N año-1.
FON = cantidad anual de estiércol animal, compost, lodos cloacales y otros aportes de N
aplicada a los suelo.
FCR = cantidad anual de N en los residuos agrícolas (aéreos y subterráneos), incluyendo los
cultivos fijadores de N y la renovación de forraje/pastura, que se regresan a los suelos, kg N
año-1.
FSOM = cantidad anual de N en suelos minerales que se mineraliza, relacionada con la
pérdida de C del suelo de la materia orgánica del suelo como resultado de cambios en el uso
o la gestión de la tierra, kg N año-1.
FOS = superficie anual de suelos orgánicos gestionados/drenados, ha (los subíndices CG, F,
Temp, Trop, NR y NP se refieren a Tierras de cultivo y Pastizales, Tierras forestales,
Templado, Tropical, Rico en nutrientes y Pobre en nutrientes, respectivamente).
162
FPRP = cantidad anual de N de la orina y el estiércol depositada por los animales en pastoreo
sobre pasturas, prados y praderas, kg N año-1.
EF1 = factor de emisión para emisiones de N2O de aportes de N, kg N2O–N (kg aporte de N)-1
(Cuadro 11.1 IPCC de 2006 Volumen 4Capitulo 11).
EF2 = factor de emisión para emisiones de N2O de suelos orgánicos drenados/gestionados,
kg N2O–N ha-1 año-1
EF3PRP = factor de emisión para emisiones de N2O del N de la orina y el estiércol depositado
en pasturas, prados y praderas por animales en pastoreo, kg N2O–N (kg aporte de N)-1
La conversión de emisiones de N2O–N en emisiones de N2O a los efectos del cálculo se
realiza empleando la siguiente ecuación:
El término fertilizante de N orgánico aplicado (FON) se refiere a la cantidad de aportes de N
orgánico aplicada a los suelos que no provengan de animales en pastoreo. Se calcula con la
siguiente expresión:
FON = cantidad total anual de fertilizante de N orgánico aplicada a los suelos, excepto el de
animales en pastoreo, kg N año-1.
FAM = cantidad anual de N de estiércol animal aplicada a los suelos, kg N año-1.
FSEW = cantidad anual de N total de barros cloacales. Es necesario coordinar, si procediera,
con el sector Desechos para asegurarse de que no haya cómputo doble de N que se aplica a
los suelos, kg N año-1.
FCOMP = cantidad anual del total de N de compost aplicada a los suelos (asegurarse de que
no haya cómputo doble del N de estiércol del compost), kg N año-1.
163
FOOA = cantidad anual de otros abonos orgánicos utilizados como fertilizantes (p. ej.,
desechos, guano, residuos de la fabricación de cerveza, etc.), kg N año-1.
El término FAM se determina ajustando la cantidad de N del estiércol disponible según la
cantidad de estiércol gestionado usada para alimento (FracALIM), quemada como
combustible (FracCOMBUST), o utilizado para construcción.
El aporte procedente de excretas animales (FPRP) se calcula según la siguiente expresión:
FPRP = cantidad anual de N de la orina y el estiércol depositada en pasturas, prados y
praderas por animales en pastoreo, kg N año-1.
N(T) = cantidad de cabezas de ganado de la categoría T.
Nex(T) = promedio anual de excreción de N por cabeza de la categoría T, kg N animal-1 año-1.
MS(T,PRP) = fracción del total de la excreción anual de N de cada categoría de ganado T que se
deposita en pasturas, prados y praderas.
El aporte procedente de residuos agrícolas, incluyendo cultivos fijadores de N y renovación
de forraje/pasturas, devuelto a los suelos (FCR) se calcula según la siguiente expresión:
FCR = cantidad anual de N en los residuos agrícolas (aéreos y subterráneos), incluyendo los
cultivos fijadores de N y de la renovación de forraje/pastura, devueltos a los suelos, kg N
año-1.
Cultivo(T) = rendimiento anual de materia seca cosechada para el cultivo T, kg d.m. ha-1.
Superf (T) = total de superficie anual de cosecha del cultivo T, ha año-1.
164
Superf quemada (T) = superficie anual del cultivo T quemada, ha año-1.
Cf = factor de combustión
FracRenov (T) = fracción de la superficie total dedicada al cultivo T que se renueva
anualmente 12. Para si las pasturas se renuevan, en promedio, cada X años, FracRenov =
1/X. Para cultivos anuales, FracRenov = 1.
RAG (T) = relación entre la materia seca de los residuos aéreos (AGDM(T)) y el rendimiento de
cosecha del cultivo T (Cultivo(T), kg d.m. (kg d.m.)-1,= AGDM(T) 1000 / Cultivo(T).
NAG (T) = contenido de N de los residuos aéreos del cultivo T, kg N (kg d.m.)-1
FracRemoc (T) = fracción de los residuos aéreos del cultivo T que se extraen anualmente,
como los destinados a alimentos, camas y construcción, kg N (kg cultivo-N)-1
RBG (T) = relación entre residuos subterráneos y rendimiento de cosecha del cultivo T, kg
d.m. (kg d.m.)-1
NBG (T) = contenido de N de los residuos subterráneos del cultivo T, kgN(kg d.m.)-1
T = tipo de cultivo o forraje.
Emisiones por volatización
Las emisiones por volatilización se calculan del siguiente modo:
N2O(ATD)–N = cantidad anual de N2O–N producida por deposición atmosférica de N
volatilizado de suelos gestionados, kg N2O–N año-1.
FSN = cantidad anual de N de fertilizante sintético aplicado a los suelos, kg N año-1.
FracGASF = fracción de N de fertilizantes sintéticos que se volatiliza como NH3 y NOx, kg N
volatilizado (kg de N aplicado)-1
165
FON = cantidad anual de estiércol animal gestionado, compost, lodos cloacales y otros
agregados de N orgánico aplicada a los suelos, kg N año-1.
FPRP = cantidad anual de N de la orina y el estiércol depositada por animales de pastoreo en
pasturas, prados y praderas, kg N año-1.
FracGASM = fracción de materiales fertilizantes de N orgánico (FON) y de N de orina y estiércol
depositada por animales de pastoreo (FPRP) que se volatiliza como NH3 y NOx, kg N
volatilizado (kg de N aplicado o depositado)-1
EF4 = factor de emisión correspondiente a las emisiones de N2O de la deposición atmosférica
de N en los suelos y en las superficies del agua [kg N–N2O (kg NH3–N + NOx–N volatilizado)-1]
La conversión de emisiones de N2O(ATD)–N en emisiones de N2O se realiza empleando la
siguiente ecuación:
N2O(ATD) = N2O(ATD) –N · 44/28
Las emisiones por lixiviación o escurrimiento en las regiones donde se suelen producir se
estiman con la siguiente ecuación:
N2O(L)–N = cantidad anual de N2O–N producida por lixiviación y escurrimiento de agregados
de N a suelos gestionados, kg N2O–N año-1.
FSN = cantidad anual de N de fertilizantes sintéticos aplicada a los suelos, kg N año-1.
FON = cantidad anual de estiércol animal gestionado, compost, lodos cloacales y otros
agregados de N orgánico aplicada a los suelos, kg N año-1.
FPRP = cantidad anual de N de la orina y el estiércol depositada por los animales en pastoreo,
kg N año-1.
FCR = cantidad de N en los residuos agrícolas (aéreos y subterráneos), incluyendo los cultivos
fijadores de N y de la renovación de forraje/pastura, devuelta a los suelos anualmente, kg N
año-1.
166
FSOM = cantidad anual de N mineralizado en suelos minerales relacionada con la pérdida de C
del suelo de la materia orgánica del suelo, como resultado de cambios en el uso o la gestión
de la tierra, kg N año-1.
FracLIXIVIACIÓN-(H) = fracción de todo el N agregado a/mineralizado en suelos gestionados, kg N
(kg de agregados de N)-1
EF5 = factor de emisión para emisiones de N2O por lixiviación y escurrimiento de N, kg N2O–
N (kg N por lixiviación y escurrido)-1
La conversión de emisiones de N2O(L)–N en emisiones de N2O se realiza empleando la
siguiente ecuación:
N2O(L) = N2O(L)–N · 44/28
Conclusiones
Existe una creciente necesidad de generar modelos útiles y aplicables para el cálculo de
huella de carbono en los diferentes sectores productivos.
El grado de información necesaria para la implementación del modelo propuesto es
perfectamente accesible para las explotaciones lecheras de ovino.
La aplicación del modelo a diferentes estructuras productivas y la publicación de sus datos
pueden dar un valor añadido a las explotaciones más eficientes.
La aplicación de “buenas prácticas” en el uso del suelo y la generación del estiércol pueden
ayudar a minimizar la huella de carbono.
Para la correcta validación del modelo propuesto se hace necesario un estudio de campo en
diferentes explotaciones.
167
ANEXO 3 DISEÑO Y VALIDACIÓN DE UN PROTOCOLO DE EVALUACIÓN DE BIENESTAR
ANIMAL EN GRANJAS PARA EL OVINO LECHERO
Directores: Prof. Dr. D. José Manuel Perea Muñoz y Dra. Dª. Isabel Blanco Penedo
Introducción
Existe escasa literatura científica relativa al desarrollo adaptado de protocolos para la especie ovina
así como de indicadores basados en el animal para evaluar su bienestar animal bajo diferentes
sistemas de producción.
Si bien se han desarrollado protocolos para vacuno, porcino, y avicultura, comparativamente el
ganado ovino ha recibido menos atención (Whay et al., 2003). Además, el ganado ovino está
relacionado con sistemas de producción extensivos, tradicionalmente asociados de forma utópica a
un mejor estándar de bienestar. Sin embargo la cría en extensivo y semiextensivo no está en
absoluto libre de problemas de bienestar animal: la predación, las deficiencias en el control sanitario,
la ausencia de protección frente a las inclemencias del tiempo, la no provisión de agua y alimento
cuando escasean, son amenazas potenciales al bienestar animal en este tipo de sistemas. La
Organización Mundial de la Salud (OMS) considera que un animal se encuentra en un estado
satisfactorio de bienestar cuando está sano, confortable y bien alimentado, puede expresar su
comportamiento innato, y no sufre dolor, miedo o estrés (OIE, 2008).
Invertir en bienestar animal puede suponer un ahorro en costes sanitarios en explotaciones, al
prevenir cojeras, mamitis, disminuir la mortalidad neonatal, o mejorar la fertilidad, entre otros
parámetros productivos. Existen además multitud de estudios que indican que el estrés continuado
en los animales produce inmunodepresión (Gary, 2000) por lo que tendrán mayor dependencia de
los recursos sanitarios externos y una mayor susceptibilidad a sufrir enfermedades de producción, lo
que repercutirá negativamente en la rentabilidad.
En España los sistemas de trazabilidad del bienestar animal están menos desarrollados que en países
como Gran Bretaña, Francia, Holanda, Alemania, o Suecia donde hay un mayor número de
productores adscritos a etiquetados específicos relacionados con el bienestar animal. En este sentido
el protocolo resultante del presente estudio permitirá elaborar una evaluación del bienestar animal a
nivel de granja que pueden utilizarse como herramienta para certificar el bienestar, así como
desarrollar planes de mejora basados en esta evaluación. Este asesoramiento al ganadero sobre
168
aspectos a mejorar en la explotación relacionados con el bienestar animal es clave, pues se conoce
que pueden repercutir positivamente en el rendimiento económico de la explotación (Kingwell,
2002). Por lo antes expuesto el objetivo del presente trabajo es elaborar y validar un protocolo de
bienestar animal para el ovino lechero.
Material y métodos
Desarrollo del protocolo y selección de indicadores
El protocolo desarrollado en el presente estudio está basado en el protocolo WELFARE QUALITY ®
adaptándolo a la especie ovina y a las condiciones españolas. Además se hizo una revisión
bibliográfica sobre indicadores de bienestar animal validados, casos estudio, y particularidades de la
especie ovina y su sistema de explotación. En el protocolo Welfare Quality®v los indicadores de
bienestar se agrupan en los 12 criterios de bienestar que, a su vez, se integran en cuatro principios
básicos de bienestar animal: buena alimentación, buenas instalaciones, buena salud y
comportamiento adecuado.
La selección de los indicadores se realizó mediante una metodología participativa. Se organizó un
taller de 2 horas de duración donde se presentó a un grupo de 7 participantes cada uno de los 97
indicadores. Los indicadores se presentaron organizados en 3 bloques; basados en el animal, en el
medio ambiente y en el manejo. Se presentaron en un formato de tabla, con su definición, principio-
criterio del bienestar que cubre, metodología para la recolección de datos, y su posible scoring. Cada
uno juzgó si el parámetro presentado era válido, y si lo era, puntuaban de 0 a 3 su grado de
preferencia (0=mínimo 3=máximo) para mantener ese indicador en el protocolo. Se seleccionan los
indicadores que obtenían la máxima puntuación por parte de al menos 5 participantes. En una
segunda vuelta se debatió la incorporación de los indicadores dudosos que habían quedado con 4
puntuaciones máximas.
El resultado final fue un conjunto de 35 indicadores que fueron posteriormente probados en una
granja experimental piloto, por 3 observadores con la asistencia de 2 personas para facilitar el
manejo de los animales durante la toma de datos. Después de testar los indicadores en la granja
piloto, y con la información recibida en el taller, se acotó la definición de los indicadores y éstos se
agruparon con sus puntuaciones (o scoring) y definiciones en las hojas de registros definitivas que se
utilizarán en las granjas del estudio. Una vez puestos en práctica los indicadores, lo datos se obtienen
mediante observación directa, y encuesta.
Localización, selección y caracterización de las granjas del estudio
169
El estudio se llevó a cabo en 9 granjas repartidas en diferentes localidades próximas a la localidad
Socuéllamos en la provincia de Ciudad Real en Castilla la Mancha. Esta región localizada en la Meseta
Sur tiene un clima mediterráneo continental con inviernos fríos (-0,4 a 12 ºC) y veranos muy
calurosos y secos, con intervalos de 17 a 35 ºC (De Castro, 2006; Caballero, 2009).
El sistema de explotación característico es el cerel-ovino. Las explotaciones se correspondían a
explotaciones tradicionales, con rebaños pequeños (393 ± 249,1), y manejo basado
fundamentalmente en el pastoreo (Rivas te la., 2014).
Recogida de datos
Las visitas fueron realizadas por un solo observador en el mes de Julio. En cada explotación durante
la visita se realizó la evaluación del bienestar animal mediante el protocolo elaborado, junto con el
registro de dimensiones y realización del cuestionario al ganadero.
Análisis estadístico
Las variables fueron analizadas mediante estadística descriptiva y técnicas no paramétricas mediante
el software Stargraphcis 5.1.
Resultados y discusión
Indicadores basados en el animal
El mínimo para todos los indicadores es 0% y el máximo 25% para animales sucios (Tabla 1). La
variabilidad más alta es el % de animales sucios, el porcentaje de animales delgados, y el porcentaje
de animales con sobrecrecimiento de pezuñas, en este orden. Animales delgados, sucios, e
inflamaciones son los indicadores con mayores frecuencias, mientras que hubo pocos casos de
animales afectados por cojeras, hiperventilación y descargas. Los indicadores que más afectan al
bienestar de los animales son la condición corporal, animales sucios e inflamaciones (Figura 1).
170
Tabla 1. Descripción estadística de los indicadores basados en el animal, en % de animales
afectados
Variable Media Desviación típica Mínimo Máximo
Condición corporal (delgado) 4,04 3,41 0,00 9,72
Animales sucios 3,57 8,09 0,00 25,00
Lesiones 0,18 0,54 0,00 1,61
Inflamaciones 2,33 1,58 0,00 4,00
Alopecias 1,39 1,20 0,00 2,78
Descargas 0,15 0,46 0,00 1,39
Hiperventilación 0,33 0,67 0,00 1,61
Sobrecrecimiento 1,70 2,28 0,00 5,56
Cojeras 0,31 0,62 0,00 1,43
0
1
2
3
4
5Condición corporal
Suciedad
Lesiones
Inflamaciones
AlopeciasDescargas
Hiperventilación
Sobrecrecimiento
Cojeras
Figura 1. Puntuación media de las explotaciones en los indicadores basados en el animal
Indicadores basados en el medio ambiente
La superficie de los corrales y naves fue muy variable, así como el número de ovejas (Tabla 2). El
promedio de superficie disponible para cada animal era menor de 1,5 m2/oveja. La longitud de
comedero (cm/animal) presenta una alta variabilidad y un resultado medio mayor a 25 cm/animal.
Sólo una granja contaba con espacios por animal en comederos más reducidos pero en cualquier
caso muy próximos a los valores de referencia. Los comederos de forraje resultaron suficientes en
todas las granjas. La superficie abierta (ventanas, entradas abiertas etc.) resultó suficiente
(aproximadamente 1m2 de apertura por cada 15m2 construidos), excepto en una nave de una
explotación (3,5m2 de ventana para 90m2 de nave), donde se vio hiperventilación.
171
Tabla 2. Descripción estadística de las variables e indicadores métricos basados en la granja
Variable Media Desviación típica Mínimo Máximo
Número de naves 2 0,86 1 3
Número de corrales 2,8 0,66 2 4
Superficie (m2/corral) 161,0 71,2 80,0 295,6
Número de ovejas 393,3 249,1 70,0 813,0
Densidad (m2/oveja) 1,33 0,25 1,03 1,71
Comedero de concentrado (cm/animal) 33,9 10,9 18,5 80
Comedero de forraje (cm/animal) 34,7 9,6 24,7 80
Superficie abierta / m2 construidos 0,12 0,07 0,04 0,25
Un 72% de las granjas carecían de agua disponible y/o accesible. En caso de haber bebederos, un
tercio de los mismos presentaba agua sucia. El alimento no estaba disponible en un 12% de las
granjas. La ventilación no homogénea el efecto “cuello de botella” se encontró en un 24% de las
granjas. Sin embargo, el olor fuerte, indicador más característico de una mala ventilación, se
encontró en 2 granjas. Un 20% de las granjas presentaban riesgos estructurales para el bienestar
animal, en concreto piedras y obstáculos en zonas de salida de los animales, rampas pronunciadas en
salida de sala de ordeño (con el riesgo añadido de resbalar durante el invierno por la humedad), y
salientes de las cancillas.
La cama es insuficiente en un 8% de las explotaciones, en una de las explotaciones no había provisión
de cama en 2 de las 3 naves. La puntuación media de la limpieza de la cama es 1, que corresponde a
un valor intermedio entre sucia (2) y limpia (0), un 64% de las explotaciones presenta esta
puntuación, y en un 28% estaba sucia (limpiaban con insuficiente frecuencia los corrales). La
humedad de la cama era alta para una explotación (8%) donde había pérdidas de agua en la pila, en
el 70% estaba completamente seca, y el 22% con humedad intermedia. Estos valores fueron
esperables al realizarse la evaluación en periodo estival. La valoración de la cama en otra estación del
año podría mostrar porcentajes de mayor humedad.
No se encontró asociación entre indicadores basados en el animal y la ventilación y riesgo en la
construcción, siendo las medias de los indicadores semejantes tanto si hay o no ventilación adecuada
como si hay o no riesgo en la construcción. El test no paramétrico de los rangos de Wilcoxon arrojo
diferencias significativas sobre la hiperventilación por efecto de la disponibilidad de agua,
observando 0 ± o casos de hiperventilación cuando hay agua disponible vs. 1 ± 0.9 cuando no hay
agua disponible. La asociación entre los indicadores basados en el animal, y la humedad de cama,
resultó significativa para el porcentaje de animales delgados, al comparar una cama seca o húmeda,
siendo significativamente mayor para cama húmeda (5.6 ± 3.1 vs. 0.1 ± 0.8).
La correlación por rangos de Spearman evidencia una correlación significativa entre las lesiones y la
hiperventilación (r = 0.75), el tamaño de la granja (superficie) y las inflamaciones (r = 0.74). Las
correlaciones más altas se dan entre el tamaño de la granja (superficie) y número de ovejas (r = 0.87),
y entre la longitud de comederos de concentrado y la longitud de comederos de forraje (r = 0.95).
En un análisis global, en relación a los indicadores basados en el medio (Figura 2), la falta de
disponibilidad de agua, la higiene del agua son los principales problemas del medio ambiente
172
asociados al bienestar. La humedad, cantidad de cama, riesgo de la estructura, olor, ventilación
adecuada, alimento disponible e higiene del agua fueron adecuados.
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00Higiene del agua
Agua disponible
Alimento disponible
Ventilación adecuada
OlorRiesgo de la construcción
Cantidad de cama
Limpieza de la cama
Humedad de la cama
Figura 2. Puntuación media de las explotaciones en los indicadores del medio
Conclusiones
La observación y toma de datos de los parámetros basados en el animal, donde el observador
interactúa con los animales y se mueve dentro del corral, provoca situaciones de estrés manifiesto en
lo animales, siendo una alternativa posible la toma de estos datos durante el ordeño.
Los indicadores que más afectan al bienestar de los animales son la condición corporal, animales
sucios e inflamaciones.
Los indicadores basados en el medio: la falta de disponibilidad de agua, la higiene del agua son los
principales problemas del medio ambiente asociados al bienestar.
Este estudio preliminar podría mejorarse ampliando el número de granjas visitadas, y mediante un
estudio longitudinal, ya que los resultados obtenidos ofrecen información sobre el bienestar en un
momento determinado y hay indicadores que pueden ofrecer resultados variables con la época del
año.
173
PROTOCOLO DE BIENESTAR ANIMAL EN OVINO LECHERO
I.- BLOQUE ALIMENTACION
1.Condición corporal : 0 1 2 (Ver anexo fotográfico; que es 0, 1 y 2)
Grupo/crotal N_______ N_______ N_______ N_______ N_______ N_______ N_______
Producción
Gestantes (último tercio)
Vacias
Machos
Recrio
Corderas
Recomendable foto de animales
2. Alimentación
Grupo/Alimento No animales
Kg Pienso1 dia1
Forraje2 (kg/ grupo habitual)
Paja3 (kg/ grupo habitual)
Área de pastoreo4 (horas/día)
Producción
Gestantes (último tercio)
Vacias
Machos
Recrio
Corderas 1. Foto etiqueta que da casa comercial y composición 2. Tipo que se administra. Ejemplo alfalfa
3. Tipo. Ejemplo. Paja blanca, 4. Cultivos. Rastrojeras. Tipo
II. INSTALACIONES *
Nave y corrales Dimensiones Densidad Tipo1 Conservación2
1. Sala de ordeño
2. Ovejas en producción
3. Ovejas en gestación
N. Crecimiento corderos
5. Parideras
5. Recría
6. Machos
Patios4
174
*medir solo los corrales muestreados para calcular densidad de corral. (Se registran en indicadores en el medio
al ser el momento de observación de la nave o corral pero se traspasa a posteriori a esta tabla para una
valoración global de las instalaciones).
1. Tipo de construcción
0 .Vieja. Construcción antigua. Cobertizos, o naves de mampostería techo uralita, comederos
en pared. En muchos casos pequeños espacios que rodean la casa central del cortijo,
destinados a distintos grupos de animales.
1. Media. Construcción entre 10-25 años. Murete de ladrillo o bloques de hormigón, con
estructura metálica o frecuentemente de hormigón y techo habitualmente de chapa o uralita
sin ventilación central. La nave con pocos ventanales.
2. Nueva. Construcción nueva: normalmente murete de termo arcilla, ventanales, techo de
chapa imple o sándwich y ventilación central entre ambos tejados. Pilares y vigas metálicos
2. Estado conservación
Mal.
Normal
Bueno
3. Tipo
Tierra
Grava, etc.
Hormigón
4. Tipo cerramiento y conservación (Patios)
Mampostería
Cancillas
Alambrada
Otros
175
III. INDICADORES BASADOS EN EL ANIMAL
1.- Grupo:__________.
2.- Distancia de evitación:_____________
3.- Condición corporal
Puntuación
0 1 2
4.- Limpieza
Lateral observado: Izquierdo:_____. Derecho:______.
Región Puntuación
0 1 2
Parte inferior de las extremidades incluyendo carpo y tarso
Región ventral y dorsal
Cuartos traseros, incluyendo flanco y región caudal
Ubre / Testis
5.- Alteraciones tegumentarias
Región Alteración
Alopecia Lesiones Inflamación
Carpo
Tarso
Cuarto trasero
Cuello, hombros espalda
Orejas y mucosa oral y nasal
Flancos / laterales / ubre / testis
176
6.- Descargas
Región Presencia Ubicación
No Si Unilateral Bilateral
Nasal
Ocular
7.- Hiperventilación
Si:_________. No: _________.
8.- Sobrecrecimiento pezuñas
Si:_________. No: _________.
9.- Valoración grupal:
Número de animales en grupo:_______.
Animales con tos durante 15 minutos: ________.
Animales con cojera severa:_________. Moderada:___________.
Guía de llenado:
Grupo : Producción, gestantes (último tercio), Vacias, Machos, recría, Corderas
Condición corporal: Observación unilateral.
0- Muy delgado: se aprecia fácilmente el contorno de los huesos (tuberosidad isquiática y coxal,
apófisis espinosas, transversas, cadera). Región del lomo de perfil concavo sin deposición
grasa
1- Normal
2- Obeso: no se puede advertir el hueso de la cadera. Deposición grasa en la cola. Exceso de
grasa en hombros costillas y grupa. Dificultad para moverse.
177
Limpieza: Observación unilateral, y caudal (para ubre-testículos y región caudal)
0 – Limpio
2 – Sucio (tierra, barro, contaminación fecal ) . Suciedad en “placas” (tridimensionales ,
tienen grosor) . Extensión mayor a la palma de la mano . Pezones sucios o poco sucios.
Alteraciones tegumentarias: alopecias=zonas sin pelo>2cm
Lesiones= la dermis está dañada
Inflamación
Cojeras=1) Observar preferiblemente en movimiento. Se valora el paso, movimiento vertical de la
cabeza, y curvatura de espalda
1. Moderadas. paso inestable con distribución del peso no uniforme en las 4 extremidades,
moderado movimiento de cabeza hacia arriba y hacia abajo , espalda ligeramente curvada en
locomoción.
2. Severas: al moverse evita soportar el peso corporal en esa extremidad , es reacio a moverse y
a ponerse en pie . Movimiento acentuado de cabeza hacia arriba y hacia abajo, curvatura
pronunciada de espalda. Varias extremidades afectadas
3. En reposo: la extremidad afectada la deja en reposo, soportando el peso las otras 3 .
pastoreo “de rodillas”
Distancia de evitación = Metodología: una vez el animal mire a los ojos del observador, y desde una
distancia aproximada de 3m, acercarse de frente a razón de un paso por segundo sin mirar fijamente
a los ojos del animal. Apuntar distancia a la que evita al observador
IV. INDICADORES BASADOS EN MEDIO
Rellenar por nave
1.- Instalaciones
Corrales:________.
Dimensión:________.
178
Número de animales en el corral:________.
2.-Bebederos:
Bebederos. Si:________. No:________.
Tipo de bebedero:
Cazuela:____. Canal:____. Con empujador:______. Con reservorio:______.
Medidas (canal):_______.
Limpieza bebedero:
Limpio:_____. Sucio:_____ (heces, tierra, algas, alimento). Parcialmente sucio:_____.
Agua disponible y accesible: Si:________. No:________.
3.- Comederos:
Comederos para concentrado número:_____. Medidas:_____.
Comedero para forraje número:_______. Medidas:_______.
Alimento disponible y accesible: Si:________. No:________.
4.- Ventilación
Orientación: N:___. S:____.E:___.O:___:SO:____.SE:____.NO:____.NE:____.
Homogénea:____. Heterogénea:_____.
Olor: Fuerte:_____(elevada concentración de polvo/amonio/humedad). Debil:____ (no se
percibe)
Superficie de ventanas/superficie de nave:______m2
Acceso: Abierto:_____. Cerrado:______.
5.- Diseño estructura y mantenimiento
Sin riesgo de lesión en zonas de estabulación y de paso:_____.
Con riesgo (aparejos, escalones, salientes, rampas pronunciadas, suelo resbaladizo):______.
6.- Cama
Suficiente, limpia y homogénea:____.
Intermedio:_____.
Insuficiente, sucia/húmeda/no homogénea:______.
GUIA provisional de valoración
* - del diseño / estructura / mantenimiento
Patio, zonas de paso y estabulación con suelos no resbaladizos y convenientemente drenados
Aparejos, tendido eléctrico,: dispuestos en lugares y de forma que impida el riesgo de accidentes
Superficies y partes de la infraestructura en potencial contacto con los animales (zonas de salida y
entrada, amarres, comederos/bebederos, cerramientos...) sin salientes tornillos, astillas o alambres
179
Escalones difíciles de salvar, huecos de drenajes / rejillas
Valorar rampas en función de la inclinación y adherencia
*- Cama
1. Cantidad: Suficiente para proveer descanso confortable (dureza) a todos los animales
(distribución)
2. Calidad: el material absorbente está fresco y seco, escasamente compactado con las heces.
Tendencia progresiva en el tiempo a más adherente, oscura y compacta
V. COMPORTAMIENTO NATURAL
DATOS NO NATURAL (0) NULO NATURAL (2)
Tipo de cubrición IA MONTA NATURAL
Sistema reproductivo
3/2 1
Lactancia Destete precoz 1 semana 45 días
Duracion lactación (d)
250 150
Pastoreo No Si
% alimentación pastoreo (GE)
<5% 60%
Horas pastoreo dia <1 7
Alojamiento Estabulacion permanente + pàrques hormigonados
Estabulación + parques de ejercicio
70% en campo
180
CUESTIONARIO AL PRODUCTOR
ID oficial de la explotación: ________________________ Fecha: ____________ Observador:
_____________
Nombre de la explotación: ___________________________
Nombre del encuestado: _____________________________
Cuestionario
1.- Datos Generales
1 Número de animales en la explotación
2 Nº de personas que trabajan en la explotación a tiempo completo
3 Nº de personas eventuales:
4 Raza: □ Manchega □Churra □ Castellana □ Entrefina □ Merina □Assaf □ Lacaunne
5 Hectáreas disponibles para pastoreo
6 Edad
□ <30
□ 30-54
□ 55 o más
7 Sexo □ varón
□ mujer
8 Tipo de mano de obra □ Familiar
□ No familiar
□ Mixta
2.- Manejo Alimentación (kg/d)
9 Producción Concentrado___
Forraje_____
10 Secado Concentrado___
Forraje_____
11 Machos Concentrado___
Forraje_____
12 Recría Concentrado___
13 Cebo Forraje____
181
3.- Manejo reproductivo
14 ¿Qué método utiliza para la cubrición? □ Monta natural
□ Inseminación Artificial
15 ¿Cuántos partos por oveja tiene al año? □ 1 al año
□ Intermedio
□ 3 cada 2 años
16 ¿Contrata mano de obra extra con formación técnica durante la época de partos?
□ SI
□ NO
17 ¿Cuántos partos dobles tuvo en el último año?
4.- Manejo ordeño
18 ¿Las ovejas antes de su primer parto tienen un periodo de adaptación a la sala de ordeño?
□ SI 18.1. ¿De cuánto tiempo (días)?________
□ NO
19 Objetivo reproductivo □ 1 al año
□ Intermedio
□ 3 cada 2 años
20 ¿Cuántas personas ordeñan en la explotación?
21 ¿Cuántas personas pueden llegar a ordeñar en la explotación? (si existen turnos)
22 ¿Utiliza perros para que entren en la sala de ordeño?
□ SI
□ NO
5.- Manejo pastoreo
23 ¿Cuántos días al año pastorea el ganado? …….
24 ¿Cuántas horas al día? □ menos de 1 hora
□ entre 1 y 7 horas
□ más de 7 horas
25 Indique que lotes van a pastoreo □ vacío
□ordeño
□ reposición
□ machos
26 ¿Tienen sombra en todas las zonas de pastoreo? □ SI
□ NO
27 ¿Lleva un registro de las parcelas tratadas con agentes químicos?
□ SI
□ NO
28 ¿Ha tenido ataques de predadores en el último año?
□ SI 28.1. …………...(Nº de incidentes)
□ NO
29 ¿Las fincas se cierran con protección de predadores?
□ SI
□ NO
30 ¿Utiliza perros pastores en este manejo? □ SI
□ NO
182
6.- Manejo corderos
31 ¿Durante cuánto tiempo están sus ovejas en lactación?
150 días
250 días
32 ¿Con qué edad se desteta a los animales? □ 45 días
□ 7 días
□……….
33 ¿Cómo es el cambio a alimentación sólida de los corderos lactantes?
□ Progresivo
□ Súbito
34 ¿Con qué frecuencia se limpia la cama? …… (días/semanas)
7.-Manejo de descornado
35 ¿Se practica el descornado de animales? □ SI
□ NO
36 En caso afirmativo, ¿Qué porcentaje de animales se descuernan?
….%
37 ¿Con qué edad? …...(semanas)
38 ¿Qué método utiliza? □ Cauterizador
□ Térmico,
□ Eléctrico
□ Pasta caústica
□ Sierra
39 ¿Usa analgésicos? □ SI
□ NO
8.- Manejo de la castración
40 ¿Se practica la castración de machos? □ SI
□ NO
41 En caso afirmativo, ¿Qué porcentaje de machos se castran en la propia explotación?
….%
42 ¿Con qué edad? …...(Semanas)
43 ¿Qué método utiliza? □ Emasculador
□ Anillo elástico
□ Elastrador
44 ¿Usa analgésicos? □ SI
□ NO
183
9.- Manejo del corte de cola
45 ¿Se practica el corte de cola? □ SI
□ NO
46 En caso afirmativo, ¿Qué porcentaje de machos se castran en la propia explotación?
….%
47 ¿Con qué edad? …...(Semanas)
48 ¿Qué método utiliza? □ Emasculador
□ Elastrador
□ Cuchillo
49 ¿Usa analgésicos? □ SI
□ NO
10.- Manejo del recorte de pezuñas
50 ¿A qué porcentaje de animales se les realiza recorte de pezuñas?
….%
51 ¿Con qué frecuencia? ……………….(veces al año)
52 ¿La persona que lo realiza ha recibido formación técnica para la tarea?
□ SI
□ NO
11.- Manejo del esquilado
53 ¿Se registran /supervisan los animales que quedan con cortes por el esquilado?
□ SI
□ NO
54 ¿Contrata mano de obra con formación técnica para esquilar?
□ SI
□ NO
55 ¿Comprueba como realizan el manejo en la esquila?
□ SI
□ NO
56 ¿Qué prefiere en un esquilador? □ que sea rápido
□ que maneje correctamente a los animales
57 ¿Se utiliza algún objeto o herramienta para mover los animales?
□ SI 52.1. ¿Cuál?......................
□ NO
184
12.- Bienestar animal
58 ¿Ha recibido formación relacionada con bienestar animal en los últimos 12 meses?
□ SI Si sí, por favor indique 58.1 (_____horas) 58.2 (tema tratado________________) □ NO
59 ¿Cree que los animales son capaces de experimentar sentimientos y emociones?
□ SI
□ NO
60 ¿Cree que la mayoría de animales no son conscientes de lo que hacen y que responden mecánicamente a estímulos?
□ SI
□ NO
61 ¿Se da cuenta de que un animal está sufriendo? □ SI
□ NO
62 ¿Cree que las cojeras representan un problema de bienestar animal?
□ SI
□ NO
63 ¿Cree que las mamitis representan un problema de bienestar animal?
□ SI
□ NO
13.- Manejo sanitario
64 ¿Cuántos animales han muerto en su granja en los últimos 12 meses por enfermedad o accidente?
………………
65 Nº de corderos muertos primeras 24 h en los últimos 12 meses
………………
66 Nº de corderos muertos durante lactancia ………………
67 Nº de borregas de reposición muertas ………………
68 Nº de ovejas muertas ………………
69 Nº de machos muertos ………………